扩散模型的基本内容介绍

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作者： Ryan  O'Connor 编译：ronghuaiyang 导读 本文从原理讲起，介绍了扩散模型的很多基础内容。 扩散模型的迅速崛起是机器学习在过去几年中最大的发展之一。在这篇文章中，你能了解到关于扩散模型的一切。 扩散模型是生成模型，在过去的几年里已经获得了显著的普及。仅在21世纪20年代发表的几篇开创性论文就向世界展示了扩散模型的能力，比如在图像合成方面击败GANs。以及DALL-E 2，OpenAI的图像生成模型的发布。 DALL-E 2 生成的不同的图像 鉴于扩散模型最近的成功浪潮，许多机器学习从业者肯定对它们的内部工作原理感兴趣。在本文中，我们将研究扩散模型的 理论基础 ，然后演示如何在PyTorch 中使用 扩散模型生成图像。 介绍 扩散模型是生成模型，这意味着它们用于生成与训练数据相似的数据。从根本上讲，扩散模型的工作原理是通过连续添加 ………………………………