扩散模型在图像处理：从去噪到逆问题解决

"国防科技大学数学系教授王泽龙的授课课件，主题为‘扩散去噪概率模型及其在图像处理逆问题中的应用’，详细讲解了扩散模型在图像生成和处理领域的理论与实践。" 本文主要探讨了扩散去噪概率模型（DDPM）在图像处理逆问题中的应用，由国防科技大学数学系教授王泽龙进行讲解。首先，课件介绍了当前扩散模型在图像生成领域的现状，通过展示多张生成的图像，阐述了该模型的优势和局限性。扩散模型作为一种生成模型，其目标是构建接近真实数据分布的模型，但与传统的近似法（如受限玻尔兹曼机、变分自编码器）和隐式法（如生成对抗网络）不同，它属于变形法，通过逐步添加噪声来逼近目标分布，而不是直接求解。 DDPM的核心在于两个过程：前向加噪过程和逆向去噪过程。前向过程是在原始数据上逐渐增加噪声，而逆向过程则通过学习的模型（如Unet网络）去除这些噪声，恢复清晰的图像。Unet网络能够学习到噪声分布的转换信息，从而在逆向过程中有效地去除噪声，实现图像的生成和修复。 在图像处理的逆问题中，如超分辨率、图像补全等，DDPM表现出了强大的潜力。此外，该模型还广泛应用于图像生成任务，如风格转换、文本到图像生成和图像编辑。在图像解译领域，包括分割和监测，DDPM也显示出良好的性能。不仅如此，它还在医学图像分析、遥感图像处理，甚至是多模态和大型模型的研究中找到了应用。 在介绍DDPM的过程中，课件提到了深度生成模型的基本概念，即通过深度神经网络学习一个近似于真实数据分布的模型，并通过优化找到最佳参数。DDPM的前向加噪过程模拟了数据的噪声过程，而后向去噪过程则是一个逆向学习，通过反向传播消除噪声，生成高质量的图像。 扩散去噪概率模型为解决图像处理中的逆问题提供了一种新颖且有效的方法，它的应用范围广泛，不仅限于图像生成，还包括各种图像恢复和解析任务。随着技术的发展，DDPM有望在更多的领域发挥重要作用，推动图像处理技术的进步。