【开源AI虚拟伙伴】Linux版安装部署教程 运行于ARM小型设备

扩散模型的原理是什么？为什么可以用它生成图片、视频、音乐等内容？

视频内容简介： 扩散模型是一种通过逐步添加和去除噪声来生成数据的强大技术。2020年发表的DDPM论文虽非首创，但让扩散模型获得广泛关注。其核心思想是通过正向过程逐步添加噪声破坏数据，再训练神经网络学习逆向去噪过程。数学上，模型采用马尔可夫链和高斯分布描述噪声扩散，通过优化证据下界(ELBO)推导出简洁的损失函数——最小化真实噪声与预测噪声的L2距离。实践表明，即使采用等权重损失和简单线性噪声调度，模型也能生成高质量图像。虽然需要上千次迭代采样，但代码实现仅需30行左右。扩散模型在图像生成等领域展现出惊人效果，为后续基于分数的扩散模型等改进奠定了基础。 本视频翻译自： https://www.youtube.com/watch?v=EhndHhIvWWw

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