扩散模型：它们是如何扩散的？
扩散模型揭秘：究竟是如何扩散的？
理解生成式人工智能背后的核心过程
扩散模型
机器学习中的”扩散模型”一词是从统计学上的扩散过程概念中衍生出来的。
那个统计概念是什么呢？
在自然科学中，扩散是指粒子随着时间从高浓度区域向低浓度区域的扩散过程，通常用物理学和数学中的扩散方程来描述。
反应扩散就是一个很好的例子。
反应扩散
反应扩散是一个相当复杂的过程；如果你想了解其中的数学逻辑，可以访问RD大师Karl Sims的网站：
反应扩散教程
灰斯科特反应扩散模型的图解教程。
www.karlsims.com
让我们从一个简单的类比开始：
反应扩散系统是一种描述物质变化和移动的方式，特别是当涉及化学物质时。想象一下，你在一张纸上放置了几种不同颜色的油漆，它们开始混合并创造新的颜色 ——这就像是”反应”部分。油漆斑点不仅仅停留在一个地方；它们会扩散和混合 ——这种扩散就像是”扩散”部分。
因此，这些系统只是一组规则，告诉我们这些过程如何发生：化学物质如何相互反应以形成新物质，以及它们如何移动或扩散。
这可以描述自然界中许多不同的事物，例如动物皮肤上的花纹形成，污染如何在环境中传播，以及其他许多同时发生反应和移动的情况！
