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如何通俗理解扩散模型？
重点标签 Diffusion模型、VAE、生成模型、GAN、马尔可夫链
文章摘要
VAE的核心在于假设隐变量和每个样本都是正态分布，通过学习均值和方差来确定正态分布。这个过程涉及到encoder和decoder的架构，其中encoder用于学习均值和方差，decoder则用于生成数据。VAE的另一个关键点是variational，即通过最小化方差来训练生成器，同时保持一定的噪声水平，以增加模型的鲁棒性。
Diffusion Model（扩散模型）是VAE的升级版，它借鉴了GAN的训练目标单一的思路和VAE的隐变量变分思路。Diffusion模型的核心是定义一个从数据样本到高斯分布的映射，然后学习一个生成器来模仿这个映射的每一步。这个过程涉及到马尔可夫链和随机微分方程（SDE），通过前向过程不断加入噪声，使数据样本逐渐趋近于高斯分布，而反向过程则通过SDE学习对抗噪声的能力。
Diffusion模型的本质是SDE/Markov架构，不同于VAE的基于梯度的encoder-decoder架构。Diffusion模型通过定义高斯分布作为隐变量，利用马尔可夫链的平稳分布特性，实现了从数据样本到高斯分布的映射，以及从高斯分布到数据样本的生成过程。
作者还提到，尽管Diffusion模型在数学上具有创新性，但其应用价值更为重要。本文旨在帮助读者理解Diffusion模型的基本原理，而非深入探讨其数学框架。对于希望进一步了解Diffusion模型的读者，作者提供了一些参考资料和链接。
摘要：
本文介绍了在AI领域引起广泛关注的Diffusion模型，并以通俗易懂的方式解释了其基本原理和应用。文章首先回顾了Variational AutoEncoder（VAE）的概念，强调了VAE和GAN在概率分布映射上的共同点。接着，作者详细阐述了VAE的核心原理，包括隐变量的正态分布假设、encoder-decoder架构以及variational的重要性。随后，文章引入了Diffusion模型，将其视为VAE的升级版，并解释了其核心思路，即通过定义从数据样本到高斯分布的映射来学习生成器。文章还讨论了Diffusion模型中马尔可夫链和SDE的应用，以及其与VAE在架构上的本质区别。最后，作者强调了Diffusion模型的应用价值，并提供了一些参考资料和链接供读者深入了解。
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原文作者: 极市平台
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