扩散模型是进化算法

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解读OpenAI Sora文生视频技术原理 文中我们了解过 扩散模型 的工作原理： 通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据，然后通过逆转这个加噪过程来学习恢复数据。 训练后可以使用扩散模型来生成数据，只需通过学习到的去噪过程来传递随机采样的噪声。 扩散模型是一种潜变量模型，逐渐向数据添加噪声，以获得近似的后验q(x1:T|x0)，其中x1，...，xT是与x0具有相同维度的潜变量。     图像渐进地转化为纯高斯噪声。训练扩散模型的目标是学习逆过程，即训练pθ(xt−1|xt)。通过沿着这个过程链向后遍历，可以生成新的数据。   神经进化 赫胥黎的焦虑与美丽新世界 中笔者 讲过神经进化 （ Neuro Evolution ）开始展现出强大的潜能，强大到可能主宰当下流行的深度学习与人工智能的未来发展方向。 神经进化的思想很简单，让ANN 繁衍后代，这是生物遗传进化的 ………………………………