扩散模型简介

扩散模型简介

基本原理

扩散模型是一种基于概率扩散过程的生成模型，其核心思想是通过正向扩散过程和反向去噪过程生成数据：
正向扩散过程：从真实数据（如图像）开始，逐步添加高斯噪声，最终将数据退化为纯噪声。
反向去噪过程：学习逆过程，从噪声中逐步恢复数据，通过神经网络预测每一步的噪声并去除，最终生成高质量样本。
这一过程基于马尔可夫链和随机微分方程（SDE），通过变分推断优化模型参数。

经典模型

DDPM（去噪扩散概率模型）：由Ho等人（2020）提出，通过多步去噪生成图像，是扩散模型的代表性框架。
NCSN（噪声条件评分网络）：Yang & Ermon（2019）提出，利用神经网络直接建模数据分布的评分函数（梯度）。
IDDM（集成设计扩散模型）：结合CNN、Transformer等架构，提升生成效率和多模态支持。

典型应用场景

图像生成：如DALL·E 2、Stable Diffusion，生成逼真图像或艺术作品。
医学影像：生成合成CT/MRI数据，辅助病灶检测和数据增强。
视频与音频：视频修复、语音合成、音乐生成等。
文本生成：结合Transformer，实现高质量文本补全和机器翻译。

优缺点

优点：

生成质量高：细节丰富，避免GAN的模式崩塌问题。
训练稳定：基于最大似然估计，无需对抗训练。
灵活性强：支持条件生成（如文本到图像）、多模态任务。

缺点：

计算成本高：需多步迭代，显存消耗大。
采样速度慢：实时应用受限，需优化策略（如DDIM）加速。
缺乏编码能力：部分模型无法直接编辑隐空间。

总结

扩散模型通过逆扩散过程生成数据，在图像、文本等领域表现优异，但需权衡生成质量与计算效率。未来研究方向包括模型加速、多模态融合及理论优化。