目錄

??一、通俗解釋

二、專業解析??

三、權威參考

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擴散模型是一種??通過系統性地添加再去除噪聲來生成新數據（如圖像）的生成式AI技術??，其核心機制分為兩個階段：正向擴散??：對原始數據（如清晰圖片）逐步添加噪聲，直至完全變成隨機噪點（類似老照片逐漸模糊的過程）；逆向生成??：從噪聲出發，通過訓練好的神經網絡逐步預測并移除噪聲，最終還原或創造出高質量的結構化數據（如將模糊影像修復為清晰圖像）。

??一、通俗解釋

想象你要畫一幅名畫《蒙娜麗莎》，但不會直接下筆。擴散模型的做法是：

破壞階段??：把原畫反復復印到模糊（像墨水滴入水中擴散），直到變成純噪點（類似電視雪花屏）

學習階段??：用AI記錄每一步“變模糊”的規律，就像記住“眉毛模糊后變成灰色斑塊”

生成階段??：從純噪點出發，按記錄的規律反向操作（如把灰色斑塊還原為眉毛），最終生成全新但逼真的畫作

??本質??：AI通過“破壞-重建”的反復練習，學會從混沌中創造秩序，類似人類通過修復老照片掌握繪畫技巧。

二、專業解析??

擴散模型（Diffusion Model）是一類??基于馬爾可夫鏈的深度生成模型??，通過模擬非平衡熱力學擴散過程實現數據合成。其核心技術框架如下：

1、雙階段概率建模

過程??