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基于扩散过程的生成模型.docx

更新时间：2026-08-16 14:16:44 大小：19K 上传用户：烟雨查看TA发布的资源 标签：扩散模型生成模型马尔可夫链去噪过程高斯噪声 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

基于扩散过程的生成模型（Diffusion Model）

一、扩散模型核心原理概述

扩散模型是一类基于马尔可夫链的隐变量生成模型，核心思想源自非平衡热力学的扩散过程，通过对数据逐步添加噪声构造前向扩散过程，再学习神经网络反转这一噪声过程，最终从随机噪声中生成符合真实数据分布的全新样本。与早期生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、归一化流（Normalizing Flow）相比，扩散模型拥有更稳定的训练过程、更高的生成质量以及更灵活的建模能力，目前已经成为计算机视觉、自然语言处理、多模态生成等领域的主流生成框架。

二、扩散过程的数学建模

扩散模型包含两个核心过程：前向扩散过程和反向去噪过程。

（一）前向扩散过程

前向扩散过程的本质是对原始数据逐步叠加高斯噪声，每一步的噪声添加仅依赖上一步的隐状态，符合马尔可夫链的性质。给定初始真实数据样本，前向过程每一步按照预设的方差 schedule （）添加噪声，递推公式为：其中代表高斯分布，是当前步均值的缩放系数，是当前步高斯噪声的方差。



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