扩散模型是近年来在机器学习领域备受关注的研究方向。本文将简要介绍扩散模型的基本原理、发展历程以及一些最新的研究成果。
基本原理
扩散模型是一种生成模型，其核心思想是将数据分布从简单分布（如均匀分布）逐渐扩散到复杂分布（如真实数据分布）。通过这种方式，模型可以学习到数据的潜在结构。
发展历程
早期阶段
- 早期扩散模型：如Metropolis-Hastings采样和Gibbs采样等，主要用于统计物理和机器学习领域。
中期阶段
- 深度扩散模型：利用深度学习技术对扩散过程进行建模，如DDPM（Deep Diffusion Models）。
最新阶段
- 条件扩散模型：通过引入条件信息，使模型能够生成更具有特定特征的样本，如CDE（Conditional Diffusion Models）。
最新研究成果
- CDE模型：通过引入条件信息，可以生成更符合特定分布的样本。
- 基于扩散模型的图像编辑：利用扩散模型进行图像编辑，可以实现更自然的图像变换效果。
- 基于扩散模型的视频生成：通过扩散模型生成高质量的动态视频内容。
相关链接
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扩散模型原理图