计算机视觉：扩散模型（Diffusion Models）在图像生成中的突破_视觉 diffusion

计算机视觉：扩散模型（Diffusion Models）在图像生成中的突破

• 一、前言
• 二、扩散模型基础概念​
• • 2.1 马尔可夫链（Markov Chain）​
  • 2.2 扩散过程（Diffusion Process）​
  • 2.3 逆扩散过程（Reverse Diffusion Process）​
• 三、扩散模型在图像生成中的原理​
• • 3.1 训练阶段​
  • 3.2 推理阶段​
• 四、扩散模型在图像生成中的突破​
• • 4.1 高质量图像生成​
  • 4.2 可控性生成​
  • 4.3 理论与实践的结合​
• 五、扩散模型的改进与发展​
• • 5.1 改进的网络结构​
  • 5.2 快速采样方法​
  • 5.3 多模态应用拓展​
• 六、总结与展望​
• 致读者一封信

计算机视觉：扩散模型（Diffusion Models）在图像生成中的突破 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在计算机视觉领域，图像生成技术一直是研究的热点。从早期的基于规则的图像合成方法，到后来的生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等深度学习模型，图像生成技术不断发展。近年来，扩散模型（Diffusion Models）以其独特的生成机制和出色的性能，在图像生成领域实现了重大突破，为图像生成带来了全新的思路和方法。本文将深入探讨扩散模型在图像生成中的原理、应用以及取得的突破，并通过丰富的代码示例和详细的概念解释，帮助读者更好地理解这一前沿技术。

一、前言

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用