大白话讲解👉Diffusion扩散模型
骞信布道者的
2024-08-17 13:54:41
Diffusion扩散模型是一种生成模型，其核心思想是通过模拟物理中的扩散过程来生成数据。
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📍基本原理：
Diffusion扩散模型的原理可以分为前向扩散过程和逆向扩散过程两个部分。
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1⃣前向扩散过程：在前向扩散过程中，模型通过对原始数据添加噪声来逐渐破坏其结构。
2⃣逆向扩散过程：在逆向扩散过程中，模型通过学习如何逐步去除噪声来恢复数据的原始结构。
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✅Diffusion扩散模型的实现方式主要包括以下几个步骤：
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1⃣数据预处理
2⃣前向扩散过程实现
3⃣逆向扩散过程实现
4⃣采样过程实现
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💎Diffusion扩散模型作为一种强大的生成模型，在深度学习领域具有广泛的应用前景。它不仅能够生成高质量的图像和音频数据，而且还在强化学习、多任务学习等领域展现出巨大的潜力。所以，学好Diffusion扩散模型，还是很有必要的✊
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归邪司辰
求分享
卓 先 森.
何德何能让我刷到了这个
bb21bang
努力在看了......