值得你花時間看的擴散模型教程，來自普渡大學(xué)

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原標題：值得你花時間看的擴散模型教程，來自普渡大學(xué)
關(guān)鍵字：普渡,模型,圖像,算法,教程
文章來源：機器之心
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機器之心報道
編輯：小舟、澤南Diffusion 不僅可以更好地模仿，而且可以進行「創(chuàng)作」。
擴散模型（Diffusion Model）是圖像生成模型的一種。有別于此前 AI 領(lǐng)域大名鼎鼎的 GAN、VAE 等算法，擴散模型另辟蹊徑，其主要思想是一種先對圖像增加噪聲，再逐步去噪的過程，其中如何去噪還原圖像是算法的核心部分。而它的最終算法能夠從一張隨機的噪聲圖像中生成圖像。近年來，生成式 AI 的驚人增長為文本到圖像生成、視頻生成領(lǐng)域等許多令人興奮的應(yīng)用提供了支持。這些生成工具背后的基本原理是擴散的概念，這是一種特殊的采樣機制，克服了以前的方法中被認為難以解決的一些缺點。
最近，來自普渡大學(xué)的 Stanley H. Chan 發(fā)布了一份擴散模型的教程《Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision》，對該方向技術(shù)進行了直觀詳盡的解釋。
本教程的目標是討論擴散模型的基本思想，目標受眾包括對擴散模型研究，或應(yīng)用這些模型正在解決其他問題的本科生和研究生。文章鏈接：https://arxiv.org/abs/2403.18103
該教程包括

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作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺