小白也可以清晰理解diffusion原理: DDPM

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大模型智能｜分享 来源 | 梦想成真@知乎 01 前言 现在大火的stable diffusion系列，Sora，stable video diffusion等视频生成模型都是基于了diffusion模型。而diffusion模型的基石就是DDPM算法（之后有一些diffusion的加速方法，但是原理上还是DDPM），所以需要我们对DDPM有一定的了解，了解了DDPM可以帮助我们更好的理解diffusion模型。 DDPM全称是Denoising Diffusion Probabilistic Models，最开始提出是用于去噪领域。原始论文中数学公式比较多，需要一定的数理基础。 https://arxiv.org/pdf/2006.11239.pdf 实际上，DDPM也没那么复杂，我们两个层面上理解下DDPM的过程，分别是基于vae和基于傅立叶变换。 下文中diffusion默认指代的是DDPM文中的diffusion model。 首先，我们可以简单对比下vae和diffusion的推理过程 vae 把图像可学习的方式压缩到一个latent space diffusion 把图像通过n step 压缩成噪声，噪声 ………………………………