扩散模型是一类基于概率的生成模型,以下是关于它的详细介绍:
基本原理
- 正向过程:也称为加噪过程,从真实数据开始,通过迭代地向数据中逐步添加高斯噪声,将数据的分布逐渐转化为一个更广泛的噪声分布,直到最后生成一个完全的随机噪声。这个过程通常是一个马尔科夫过程。
- 逆向过程:是扩散模型的核心目标,旨在从完全的噪声中恢复出真实数据。在训练阶段,通过训练一个神经网络来模拟逆向过程,学习从噪声中逐步去噪的能力,以恢复到原始数据。
训练与优化
- 损失函数:通常采用负对数似然函数作为损失函数,如去噪损失函数等,通过最小化该损失函数来优化模型,使得模型在逆向过程中能够生成逼真的样本。
- 优化算法:使用随机...

