概念定义
扩散模型是一类生成式AI模型，通过模拟物理扩散过程，先将数据（如图像）逐步加噪至纯噪声，再学习逆向去噪过程，从噪声中重构出高质量的数据样本。详细解释
扩散模型的核心思想源于热力学中的扩散过程。模型包含两个过程：正向扩散过程将原始数据逐步添加高斯噪声直至完全破坏；逆向扩散过程则学习从噪声中逐步重构原始数据。这种设计使模型能够生成高质量、多样化的样本。 DDPM（2020）奠定了现代扩散模型基础，随后发展出DDIM、Score-based Models等变体。Stable Diffusion（2022）通过在潜在空间而非像素空间操作，大幅降低了计算成本，使高分辨率图像生成成为可能。DALL-E 2（2022）将CLIP与扩散模型结合，实现了高质量的文本到图像生成。 2025年的重要进展包括：Stable Diffusion 3.5采用多模态扩散Transformer架构和流匹配技术；FLUX.1系列由前Stability AI团队开发，在提示遵循和真实感方面达到新高度；Midjourney V6增强了一致性风格生成；GPT-4o将扩散能力集成到多模态系统中。视频生成方面，FLUX正在开发SOTA级别的文本到视频模型。工作原理
实际应用
- 文本到图像生成：DALL-E 3、Midjourney、Stable Diffusion等商业应用
- 图像编辑：局部重绘、风格转换、图像修复和超分辨率
- 艺术创作：概念设计、数字艺术、广告创意、游戏美工
- 视频生成：文本到视频、图像动画、视频插帧和增强
- 时尚设计：服装设计、产品原型、建筑可视化
- 医学影像：合成训练数据、图像增强、病灶模拟
- 虚拟现实：场景生成、材质贴图、3D资产创建
- 教育培训：可视化教学材料、历史场景重建
相关概念
- 多模态模型 - 扩散模型在多模态中的应用
- 视觉Transformer - 现代扩散模型的主干网络
- GPT系列 - DALL-E系列的语言理解能力
- Transformer架构 - Diffusion Transformer的基础
- 自注意力机制 - 扩散模型中的注意力机制
延伸阅读
- DDPM原始论文 - 扩散模型理论基础
- Stable Diffusion论文 - 潜在扩散模型
- DALL-E 2技术报告 - CLIP引导的扩散生成
- Diffusion Transformer - 基于Transformer的扩散架构