值得你花时间看的扩散模型教程，来自普渡大学（扩散现象是什么）

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原标题：值得你花时间看的扩散模型教程，来自普渡

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关键字：普渡,模型,图像,算法

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文章来源：机器之心

内容字数：2376字

内容摘要：

机器之心报道

编辑：小舟、泽南Diffusion 不仅可以更好地模仿，而且可以进行「创作」。

扩散模型（Diffusion Model）是图像生成模型的一种。有别于此前 AI 领域大名鼎鼎的 GAN、VAE 等算法，扩散模型另辟蹊径，其主要思想是一种先对图像增加噪声，再逐步去噪的过程，其中如何去噪还原图像是算法的核心部分。而它的最终算法能够从一张随机的噪声图像中生成图像。近年来，生成式 AI 的惊人增长为文本到图像生成、视频生成领域等许多令人兴奋的应用提供了支持。这些生成工具背后的基本原理是扩散的概念，这是一种特殊的采样机制，克服了以前的方法中被认为难以解决的一些缺点。

最近，来自普渡大学的 Stanley H. Chan 发布了一份扩散模型的教程《Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision》，对该方向技术进行了直观详尽的解释。

本教程的目标是讨论扩散模型的基本思想，目标受众包括对扩散模型研究，或应用这些模型正在解决其他问题的本科生和研究生。文章链接：https://arxiv.org/abs/2403.18103

该教程包括

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