Diffusion models

### 扩散模型概述

扩散模型是一种强大的生成模型，在机器学习领域内获得了广泛关注。这类模型通过逐步向数据添加噪声来学习其分布，之后再逆转这一过程以生成新的样本[^1]。

#### 噪声注入与移除机制

在训练阶段，扩散模型会逐渐增加高斯噪声到输入图像上，直到这些图像是完全随机的噪声为止。此过程中产生的不同时间步下的含噪版本被用来作为监督信号。对于去噪部分，则是从纯噪声开始尝试恢复原始清晰图片的过程；这一步骤可以看作是对之前加噪操作的一种逆运算。

import torch.nn as nn

class GaussianDiffusion(nn.Module):
    def __init__(self, timesteps=1000):
        super().__init__()
        self.timesteps = timesteps
    
    def q_sample(self, x_start, t, noise=None):  # 加入噪音函数
        pass
        
    def p_losses(self, denoise_model, x_start, t, noise=None):  # 计算损失函数
        pass

#### 应用场景与发展前景

除了用于无条件图像合成外，扩散模型还能够应用于各种其他任务，比如超分辨率重建、语义分割以及跨模态转换等复杂问题解决当中。随着研究深入和技术进步，未来可能会看到更多创新性的应用场景出现并取得更好的效果表现。

相关问题

Diffusion Models

扩散模型是一类用于研究如何在一个系统中传播的模型。这类模型通常用于研究信息，产品或者疾病在一个群体或社会中的传播情况。通常情况下，扩散模型会描述一个群体内的个体之间的连接关系，并通过这些连接关系来描述传播的过程。扩散模型通常被用来预测传播的范围和速度，并用于制定有效的传播控制策略。

stable diffusion models

稳定扩散模型（stable diffusion models）是一种当前深度生成模型中的新兴技术。它在图像生成、计算机视觉、语音生成、自然语言处理、波形信号处理、多模态建模、分子图建模、时间序列建模和对抗性净化等领域都有出色的表现。稳定扩散模型的训练相对简单，使用二范数进行训练，借鉴了图像分割领域的UNet，训练loss稳定，模型效果非常好。与生成对抗模型（GAN）需要与判别器对抗训练或变分自动编码器（VAE）需要变分后验不同，稳定扩散模型的训练过程非常简单，只需要模仿一个简单的前向过程对应的逆过程即可。稳定扩散模型的推理速度较慢，因为噪声到图片的过程需要生成多个步骤，每次都需要运行神经网络，导致速度较慢。此外，稳定扩散模型的训练速度也较慢，消耗较多的资源。然而，随着技术的发展，稳定扩散模型的采样速度问题有望在不久的将来得到解决，从而使其成为深度生成模型的主导之一。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Stable diffusion扩散模型相关原理](https://blog.csdn.net/hn_lgc/article/details/129068959)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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