请问stable diffusion中有哪些采样算法？他们的区别是什么？

稳定扩散过程中常用的采样算法有Metropolis-Hastings算法、Gibbs采样算法、Swendsen-Wang算法等。它们的区别在于采样方式、接受率计算方法等方面。Metropolis-Hastings算法是一种接受-拒绝采样方法，Gibbs采样算法则是一种条件概率分布采样方法，Swendsen-Wang算法则是一种群体翻转算法。

相关问题

diffusion起源

根据引用\[1\]中提到的信息，Stable Diffusion算法是基于潜在扩散模型（LDM）和扩散模型（DM）的。扩散模型是基于Google的Transformer模型。因此，Diffusion这个词的起源可以追溯到这两个模型的命名。而Stable表示该算法已经稳定下来了。

另外，根据引用\[2\]中提到的信息，逆向过程的概率分布可以假设为高斯分布，其中高斯分布由均值和方差两个参数定义。而根据引用\[3\]中提到的信息，前向过程是从高斯分布中采样噪声，并将其添加到上一时间步的图像上。通过在足够多的时间步中添加噪声，最终可以得到一个isotropic Gaussian distribution。因此，Diffusion这个词可能与这种噪声添加和分布演化的过程有关。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【AI绘图】一、stable diffusion的发展史](https://blog.csdn.net/sinat_31711799/article/details/130874306)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [突然火起来的diffusion model是什么？](https://blog.csdn.net/Maisuluo/article/details/127074145)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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