diffusion generative models

扩散生成模型（Diffusion Generative Models）是一种生成模型，与传统的GAN（Generative Adversarial Networks）和VAE（Variational Autoencoder）相比，它可以产生更加逼真和高质量的图像和视频。它的核心思想是将一个原始图像或视频不断地通过一系列微小步骤逐渐扩散，直到最终生成高质量的图像或视频。

在扩散生成模型中，图像或视频通过一系列轻微的变换逐渐演化，这个过程类似于物质扩散的过程，因此它被称为扩散。在每个时间步骤中，图像或视频被逐渐变得更加逼真和高质量，直到最终产生一个完整的图像或视频。

扩散生成模型的训练过程与传统的生成模型略有不同。在扩散生成模型中，模型的目标是尽可能地逼近真实图像或视频的分布，而不是直接生成一个图像或视频。为了实现这一点，我们需要使用一个化合物函数来度量模型生成的图像或视频与真实样本之间的距离，然后使用反向传播算法来优化模型的参数。

总而言之，扩散生成模型是一种非常有前途的生成模型，它能够产生更加逼真和高质量的图像和视频，未来可能成为深度学习领域的一个重要研究方向。