昇思25天学习打卡营第19天| Diffusion扩散模型

扩散模型,特别是Denoising Diffusion Probabilistic Models(DDPM),是一种从纯噪声开始,通过逐步去噪生成数据样本的技术。它在图像、音频、视频生成上都取得了不错的成果,比如OpenAI的GLIDE和DALL-E 2。
扩散模型包含两个主要过程:正向过程是逐渐给图像添加噪声,直到变成纯噪声;逆向过程则是从纯噪声开始,通过神经网络逐步去噪,恢复成原始图像。
通过训练,扩散模型能够生成一些看起来相当不错的图像 。
在这里插入图片描述

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