扩散模型:生成式模型中的前沿技术？

扩散模型:生成式模型中的前沿技术？扩散模型(Diffusion Models)是一类最近在生成式建模领域引起广泛关注的算法。与传统的生成对抗网络(GANs)不同,扩散模型通过逐步“破坏”数据,并在此基础上逐渐恢复数据,从而进行样本生成。这个过程灵感来源于物理学中的扩散现象,因此得名。

扩散模型的核心思想是将输入数据通过多次噪声添加逐步“扩散”成纯噪声,然后再通过模型逆向推理恢复原始数据。该过程通常由一个神经网络模型来学习,通过最大化恢复数据的概率分布,逐步生成高质量的图像、音频等多模态数据。

相比于GANs,扩散模型的优势在于其训练过程的稳定性,避免了GANs中常见的训练不稳定问题。此外,扩散模型在生成样本的质量和多样性方面也表现出色,尤其在生成图像方面,扩散模型已经达到甚至超过了GANs的水平。

目前,扩散模型已被广泛应用于图像生成、文本生成等任务,尤其在生成图像质量上,扩散模型凭借其精细的噪声控制和迭代优化,已成为许多前沿研究的核心方法。