算法_Diffusion扩散模型

Diffusion模型是一种用于生成模型的算法，特别是在图像生成和机器学习领域逐渐受到关注。其基本思想是通过模拟扩散过程，将噪声逐渐转化为清晰的样本。Diffusion扩散模型是一种广泛应用于深度学习领域的生成模型，能够生成逼真的图像和音频。它通过模拟一个从数据分布到简单噪声分布的逐渐“扩散”过程，然后通过学习逆过程来从噪声中重构出高质量的数据样本。由于其强大的生成能力，扩散模型在许多领域都有广泛的应用，如图像生成、音频合成、文本生成等。