扩散模型
什么是扩散模型?
扩散模型是一种生成模型，通过逐级添加和去除噪声，将数据点转换到一种预定义的潜在分布，可以生成类似训练数据集的新样本。其优点包括高保真生成、可控生成和可解释性。广泛应用于图像、音频、文本生成等领域，变体包括DDPM、GLIDE和DiscoDiffusion。在实际应用中，扩散模型影响着生成艺术、增强现实、药物发现、个性化推荐和科学研究等领域。
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