深度生成入门：Diffusion模型详解与VAE比较

"本资源是一份关于简单易懂的扩散模型（Diffusion Model）讲解的PPT，主要针对深度生成模型中的基础知识展开。深度生成模型是一类在无监督学习中广泛应用的概率模型，旨在通过学习数据的潜在分布来生成新的实例。本文档重点介绍了以下几个关键概念： 1. 隐空间与隐变量：在深度生成模型中，隐空间（latent space）或隐变量（hidden variables）是数据潜在特征的抽象表示。这些变量通常是难以直接观察到的，但可以通过生成模型推断和操纵，从而控制样本的生成。例如，在图像生成中，通过在隐空间中进行插值，可以实现连续的样本变化。 2. GAN与VAE对比：GAN（Generative Adversarial Networks）和VAE（Variational Autoencoders）是两种常见的深度生成模型。GAN依赖对抗性训练，通过生成器和判别器的博弈来逼近真实数据分布；而VAE则是通过变分方法学习潜在变量的分布，并利用编码器和解码器来生成样本，其优点在于可以提供明确的潜在变量分布估计。 3. Diffusion模型作为前置知识：Diffusion模型作为一种深度生成模型，特别强调了概率密度估计的重要性。它通过逐步将噪声添加到数据上，再逆向地将噪声减少来模拟数据的生成过程，这与去噪自动编码器有相似之处。扩散模型的优势在于其灵活性和可控的生成步骤。 4. 基础结构示例：以自动编码器（Autoencoder）为例，展示了Diffusion模型与去噪自动编码器之间的等价关系。自动编码器包含编码器和解码器两部分，通过最小化重构误差来学习数据的压缩和恢复，而扩散模型则通过类似的过程实现数据的生成。 5. 深度生成模型的训练目标：深度生成模型的目标是学习数据的潜在分布，通过最小化“重构误差”，即编码-解码过程中与原始数据的差异，来提升生成样本的质量。 6. 可视化工具：文中提到的资源如Latent Space Visualization展示了如何通过可视化工具理解隐空间，通过在随机噪声向量的隐空间中进行线性插值，直观地看到样本之间的连续变化。 总结来说，这份讲解材料为初学者提供了理解深度生成模型，特别是Diffusion模型所需的基本概念和结构，有助于构建对这一复杂技术的扎实基础。"