扩散模型笔记

这篇文章详细介绍了扩散模型的理论基础及其在图像生成等领域的应用。文章首先介绍了生成模型的基本概念，然后重点讲解了去噪扩散概率模型（DDPM）的原理，包括前向扩散过程、反向去噪过程、训练目标函数以及采样方法。文章还介绍了扩散模型的最新进展，例如基于分数匹配的快速生成方法、条件生成技术（包括分类器指导和无分类器指导）、图像编辑技术（包括图像到图像转换和修复）以及文本到图像生成。此外，文章还探讨了扩散模型在音频、视频、3D模型生成以及生命科学和机器人领域的应用。