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基于扩散模型的生成式AI方法.docx

更新时间：2026-08-16 14:15:18 大小：17K 上传用户：烟雨查看TA发布的资源 标签：扩散模型生成式AI DDPM Stable Diffusion 马尔可夫链 下载积分：2分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

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基于扩散模型的生成式AI方法

扩散模型的核心原理与发展背景

扩散模型（Diffusion Models）是当前生成式人工智能领域最热门的生成模型架构之一，其核心思想源自非平衡热力学扩散过程，通过模拟数据从噪声逐步转化为真实样本的反向过程，实现高质量的内容生成。

扩散模型的发展并非一蹴而就：早在2015年，就有学者提出了基于扩散概率模型的初步框架，但受限于计算效率和训练稳定性，早期扩散模型并没有得到广泛关注；2020年，斯坦福大学和DeepMind的研究者提出了改进版的扩散概率模型（DDPM），解决了训练不稳定的问题，验证了扩散模型在图像生成任务上超越生成对抗网络（GAN）的潜力；2021年之后，随着Stable Diffusion等开源模型的推出，扩散模型凭借优秀的生成质量、灵活的适配性和较低的训练门槛，快速替代GAN成为生成任务的主流方案，目前已经广泛应用于图像生成、文本生成、视频生成、分子设计等多个领域。

扩散模型的数学原理

扩散模型本质是一个马尔可夫链生成模型，整个过程分为正向扩散过程和反向生成过程两个阶段：

1. 正向扩散过程

正向扩散过程的核心是逐步给真实数据添加高斯噪声，最终让数据变成完全随机的标准正态分布噪声。具体来说，假设原始真实数据为，我们预先定义一系列方差参数（其中），然后按照以下公式逐步生成每一步的噪声数据：利用马尔可夫链的性质，可以直接推导出任意时间步$t$的的表达式，不需要逐步计算：当$T$足够大时，趋近于0，因此的分布近似于标准正态分布，完成了从真实数据到纯噪声的转化。

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扩散模型的核心原理与发展背景

扩散模型的数学原理

1. 正向扩散过程

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