Definition
基于扩散的模型是一类生成式AI，它们通过从随机分布中迭代去除噪声来创建新的数据样本。该过程始于一个前向阶段，即缓慢地向数据中添加高斯噪声，直到数据变为纯噪声；随后通过训练神经网络学习逆向过程，从而从噪声中恢复出有意义的结构。
Summary
一种生成建模方法，通过学习去噪步骤逆转逐渐添加噪声的过程来创建数据。
Key Concepts
- 前向过程
- 逆向过程
- 去噪
- 潜在空间
Use Cases
- 高分辨率图像合成
- 文生图生成
- 医学影像的数据增强
A comprehensive multilingual AI terminology dictionary
基于扩散的模型是一类生成式AI，它们通过从随机分布中迭代去除噪声来创建新的数据样本。该过程始于一个前向阶段，即缓慢地向数据中添加高斯噪声，直到数据变为纯噪声；随后通过训练神经网络学习逆向过程，从而从噪声中恢复出有意义的结构。
一种生成建模方法，通过学习去噪步骤逆转逐渐添加噪声的过程来创建数据。