“揭开扩散模型之谜：深入探索”
“解开扩散模型之谜：深入探索”
了解最强大的图像生成模型背后的基本原理
Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E等模型能够根据文本提示生成图像，有时甚至是美丽的图像。你可能已经听说过这些算法通过学习减少噪音来生成图像的模糊描述。在本文中，我们将深入讲解最近所有模型都基于的扩散模型的具体解释。
通过本文，您将了解到它的技术细节。我们将从直觉上理解它的原理，然后了解采样过程，从纯噪声开始逐步改进，以获得最终的好看的图像。
您将学习如何构建一个可以预测图像中噪声的神经网络。您将向模型中添加上下文，以便控制生成位置。最后，通过实现先进的算法，您将学习如何将采样过程加速10倍。
目录：
- 扩散模型的直觉
- 采样技术
- 神经网络
- 扩散模型训练
- 控制扩散模型的输出
- 加速采样过程
1. 稳定扩散的直觉
假设你有很多训练数据，例如下面你看到的这些游戏角色图像，这就是你的训练数据集。你想要更多不在你的训练数据集中的这些游戏角色。你可以使用一个神经网络为你生成更多的这些游戏角色，遵循扩散模型的过程。
但我们应该回答的重要问题是如何使这些图像对神经网络有用？我们希望神经网络能够普遍学习到游戏角色的概念…
