diffusion model
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🔍 Google 联想 10 📅 首次出现 2026-08-28
🧠 diffusion model 是什么
扩散模型(Diffusion Model)是一类生成模型,思想源于热力学的扩散过程:训练时不断给图像加噪声直到变成纯噪声,推理时学习逆向去噪过程,从随机噪声一步步还原出图像。DDPM(2020)奠定了现代扩散模型的基础。
2021 年后,基于扩散模型的文生图工具(Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E 2)爆发式流行;2023 年后扩散模型进一步进入视频生成(Sora、可灵、Runway)与音频生成领域。
主流实现包括潜空间扩散(Latent Diffusion,在压缩的潜空间去噪以降低算力需求)与 DiT(用 Transformer 做扩散骨干)。实际系统通常由扩散骨干、文本编码器(如 CLIP)与图像解码器(如 VAE)组合而成。
🔥 为什么现在火
文生图、文生视频产品的底层引擎几乎都是扩散模型,「扩散模型 vs Transformer/Autoencoder」的架构之争也是生成式 AI 的核心话题。
📄 证据链(交叉验证)
🔍 搜索形态
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diffusion model 常见问题 FAQ
扩散模型是怎么生成图像的?+
模型学习把噪声逐步去噪还原为清晰图像的逆向过程;生成时从随机噪声出发逐步去噪,得到全新的图像。
扩散模型和 GAN 有什么区别?+
GAN 用生成器与判别器对抗训练,易训练不稳定;扩散模型训练更稳定、生成多样性更好,是当前文生图的主流。
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