扩散模型是一种数据天生技能，它仿照自然界中常见的扩散过程来合成新数据。就像一滴墨水落在水中会逐步扩散开来一样，扩散模型从大略的噪声旗子暗记出发，逐步添加细节和模式，最终生成繁芜的新数据。在AI绘画领域，扩散模型通过逐步去除图像中的噪声，从而天生清晰的图像。
二、扩散模型的事情事理
扩散模型的事情事理可以分为前向扩散和反向扩散两个过程：
前向扩散：在这个过程中，模型从一个大略的分布（如高斯分布）开始，逐渐引入噪声，使数据繁芜化。这个过程通过一系列可逆的变换，逐步增加数据的繁芜性，直到数据完备变成噪声。
反向扩散：与前向扩散相反，反向扩散过程逐步去除噪声，规复数据的原始状态。这个过程同样是一系列可逆的变换，但变换的参数须要通过演习学习得到。在AI绘画中，反向扩散过程便是天生清晰图像的过程。
三、扩散模型的关键技能
马尔可夫链：扩散模型中的前向扩散和反向扩散过程都是参数化的马尔可夫链。马尔可夫链的性子使得每一步的天生只依赖于前一步的状态，从而简化了模型的繁芜性。
变分下界：为了优化扩散模型，研究职员引入了变分下界（Variational Lower Bound, VLB）作为最大优化目标。VLB替代了难以直接打算的交叉熵，使得模型演习更加稳定有效。
去噪分数匹配：在扩散模型的演习过程中，去噪分数匹配是一种主要的技能。它通过匹配噪声数据和干净数据之间的分数（即对数似然比的梯度），来辅导模型学习去噪过程。
四、扩散模型在AI绘画中的运用
在AI绘画领域，扩散模型已经取得了显著的成果。通过输入大略的文本描述或草图，扩散模型能够天生与之匹配的、风格多样的图像。这得益于扩散模型强大的天生能力和对繁芜数据分布的学习能力。