近年來，擴散模型（Diffusion Models, DMs）迅速崛起，成為計算機視覺領域最令人矚目的生成模型之一。從生成高質量圖像到風格遷移、圖像修復，再到文本驅動圖像生成（如 DALL·E 2、Stable Diffusion、Midjourney），擴散模型正以驚人的速度改變著視覺內容生成的格局。

本文將從原理解析出發，介紹擴散模型的核心機制、與其他生成模型的對比、工程實現要點，以及它在工業界和研究界的應用前景。

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一、擴散模型是什么？

擴散模型是一類基于概率反向過程的深度生成模型。其基本思想來源于熱力學中的擴散過程 —— 逐步向數據添加噪聲，直到數據變成純噪聲；然后訓練一個神經網絡反向學習“去噪”過程，以從噪聲中恢復原始數據。

通俗理解：

正向過程：原始圖像 + 多次噪聲 → 白噪聲
反向過程：白噪聲 → 神經網絡一步步去噪 → 原始圖像

這種逐步生成的方式雖然計算上比較昂貴，但能夠產生極高保真度和多樣性的圖像。

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二、與 GAN、VAE 的對比

特性	GANs	VAEs	Diffusion Models
樣本質量	高（但可能不穩定）	一般	非常高
訓練穩定性	不穩定（對抗訓練）	穩定	穩定
多樣性	可能存在 mode collapse	好	非常好
推理速度	快	快	慢（可優化）
可控性	較差	可調	易于控制（尤其在條件生成中）

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三、擴散模型的核心機制

1. 正向擴散過程（Forward Diffusion）

將原始圖像 x0x_0x0? 加入高斯噪聲形成一系列樣本 x1,x2,...,xTx_1, x_2, ..., x_Tx1?,x2?,...,xT?，控制每一步加入噪聲的強度，通常是一個小正數序列。

2. 反向生成過程（Reverse Process）

訓練一個神經網絡來預測噪聲，從而一步步將噪聲還原成數據。

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四、代表性擴散模型架構

1. DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models)

由Ho et al. 在 2020 年提出，標志著擴散模型的正式崛起。

2. DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models)

一種非馬爾科夫采樣改進方式，可大幅加快推理速度，從原始數百步采樣降低至幾十步甚至十幾步。

3. Stable Diffusion

由 Stability AI 等聯合發布，是一種基于潛空間（Latent Space）擴散模型，在保持生成質量的同時極大地降低了計算開銷，適用于普通硬件運行。

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五、工程實現要點

1. 時間編碼方式（Timestep Embedding）

擴散模型通常通過 Sinusoidal Encoding 或 MLP 顯式引入時間步信息 ttt 作為網絡輸入的一部分。

2. UNet 網絡結構

幾乎所有主流擴散模型都采用 UNet 作為去噪網絡，配合殘差塊、注意力模塊（如 Self-Attention）提升效果。

3. 采樣加速策略

• DDIM / PLMS / DPM++: 提供更高效的推理路徑

• 指導機制（Classifier-free guidance）：增強文本-圖像對齊能力

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六、應用場景廣泛

? 圖像生成

• 文生圖（Text-to-Image）：如 Stable Diffusion、Midjourney

• 無條件圖像生成：如 CelebA、ImageNet 上訓練的模型

? 圖像編輯

• 局部修復（Inpainting）

• 風格遷移、圖像變換（Image-to-Image）

? 醫療影像、遙感圖像合成

• 彌補稀缺數據

• 強化訓練集多樣性

? 3D建模、視頻生成（最新進展）

• 如 Google 的 DreamFusion，將擴散模型擴展到 3D 空間

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七、發展趨勢與挑戰

🚀 發展趨勢

• 更高效的采樣策略（百步變十步）

• 多模態融合（文本、圖像、音頻共同生成）

• 模型壓縮與邊緣部署

?? 挑戰

• 采樣速度仍是瓶頸

• 訓練成本較高（百萬級 GPU 小時）

• 潛在的生成偏差與濫用風險

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八、小結

擴散模型代表了深度生成模型的一個新高峰，以其穩定的訓練過程、出色的生成質量和強大的可控性，正在逐步取代傳統 GAN 模型，成為視覺內容生成的新主力軍。

隨著技術的不斷演進與開源生態的繁榮，未來幾年，擴散模型將在 AI 創意生成、智能設計、虛擬現實等領域釋放更大潛能。