weixin_45922644的博客

总的来说，扩散模型是一种生成模型，它的工作原理是通过一个“加噪-去噪”的过程来学习数据的分布。训练时，先从真实数据开始，逐步添加噪声（称为正向过程），然后让模型学会从纯噪声反向恢复到原始数据（称为反向过程）。

什么是尺度不变？在实际场景中，同一物体可能出现在不同距离（如远处的山和近处的树），导致其在图像中的尺度不同，也引出了多尺度的概念。算法检测到的特征在图像缩放（放大或缩小）后仍能被正确识别和匹配，即尺度不变性。什么是旋转不变？物体在现实中的朝向可能任意（如手机横屏/竖屏拍摄同一物体）。算法检测到的特征在图像旋转后仍能被正确识别和匹配，即旋转不变性。角点是图像中具有显著变化的点，通常位于边缘的交汇处。它们在计算机视觉中扮演着重要角色，是许多任务的基础特征。