扩散模型为什么要先加噪声再去噪声

扩散模型中加噪声再去噪声的目的是为了平滑原始数据并增加数据的随机性，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。在实际应用中，原始数据往往存在很多噪声和异常值，这些噪声和异常值会对模型的准确性和稳定性产生负面影响。因此，在进行数据处理和建模之前，可以采用一些加噪声的方法，比如给数据加上高斯噪声、椒盐噪声等，来减少噪声和异常值的影响。在加噪声后，为了保留数据的特征和结构，需要对数据进行去噪声处理，比如使用小波去噪方法等。这样可以更好地提取数据的特征和规律，并提高模型的精度和稳定性。