理解扩散模型在生成式AI中的应用 | AI生成和翻译
扩散模型是一种生成式人工智能模型，它通过将随机噪声逐步优化为结构化输出来创建新数据（如图像或视频）。其工作原理简单来说是这样的：
核心思想：从噪声到数据
- 始于噪声：过程从一张随机噪声图像（或视频帧）开始。
- 逐步优化：模型通过迭代去除噪声，将其转化为符合预期输出的连贯图像或视频。
扩散模型的关键步骤
- 前向过程（添加噪声）
- 真实图像通过多轮添加高斯噪声被逐渐破坏。
- 这会生成一系列噪声程度逐步增加的图像版本。
- 反向过程（生成数据）
- 模型学习逆转此过程：从纯噪声开始，逐步预测并去除噪声。
- 在每个步骤中，模型使用神经网络（通常是U-Net或Transformer）估算并消除噪声，逐步呈现最终图像或视频。
- 条件控制（可选）
- 该过程可通过文本提示、类别标签等输入进行引导，确保输出符合用户需求。
为何选择扩散模型？
- 高保真度：能生成清晰度高、细节丰富且多样化的输出。
- 稳定性：相较于其他生成模型，渐进式优化使训练过程更稳定。
- 灵活性：可应用于图像、视频、音频等多种领域。
示例：图像生成
- 从布满噪声的空白画布开始。
- 模型在提示词（如“一只坐在沙发上的猫”）引导下迭代去噪。
- 经过多轮处理后，噪声逐渐转化为沙发上猫咪的真实图像。
Sora中的扩散模型
在Sora中，扩散模型与Transformer架构协同工作：Transformer负责处理高级别结构，扩散模型则精细刻画视觉细节，从而生成复杂且高质量的视频。
是否需要针对特定部分（例如噪声调度算法的数学原理或条件控制机制）进行更深入的说明？