廈門市建設(shè)局思明建設(shè)分局官方網(wǎng)站,長沙加度網(wǎng)絡(luò)科技有限公司,影視小程序搭建,室內(nèi)設(shè)計招聘網(wǎng)站有哪些13.5 擴散模型：前向過程、反向過程與得分匹配 擴散模型是當前生成式人工智能領(lǐng)域的核心范式之一，其靈感源于非平衡熱力學，通過模擬數(shù)據(jù)在噪聲空間中的擴散與逆擴散過程來學習數(shù)據(jù)分布[reference:0]。本節(jié)將系統(tǒng)闡述擴散模型的三個核心組成部分：前向擴散過程、反向生成過程…13.5 擴散模型：前向過程、反向過程與得分匹配擴散模型是當前生成式人工智能領(lǐng)域的核心范式之一，其靈感源于非平衡熱力學，通過模擬數(shù)據(jù)在噪聲空間中的擴散與逆擴散過程來學習數(shù)據(jù)分布[reference:0]。本節(jié)將系統(tǒng)闡述擴散模型的三個核心組成部分：前向擴散過程、反向生成過程以及作為其理論基石的得分匹配方法。13.5.1 前向過程：從數(shù)據(jù)分布到噪聲分布前向過程是一個固定的馬爾可夫鏈，其目的是將復雜的數(shù)據(jù)分布pdata(x0)p_{data}(mathbf{x}_0)pdata?(x0?)通過逐步添加高斯噪聲，漸近地轉(zhuǎn)化為一個易于采樣的簡單先驗分布（通常是標準高斯分布）。給定原始數(shù)據(jù)樣本x0～pdatamathbf{x}_0 sim p_{data}x0?～pdata?，前向過程在TTT個時間步上定義。在離散時間設(shè)定下，每一步的轉(zhuǎn)移概率定義為：q(xt∣xt?1)=N(xt;1?βtxt?1,βtI),t=1,…,T q(mathbf{x}_t | mathbf{x}_{t-1}) = mathcal{N}(mathbf{x}_t; sqrt{1-eta_t} mathbf{x}_{t-1}, eta_t mathbf{I}), quad t=1,dots,Tq(xt?∣xt?1?)=N(xt?;1?βt??xt?1?,βt?I),t=1,…,T其中{ βt∈(0,1)}t=1T{eta_t in (0,1)}_{t=1}^{T}{βt?∈(0,1)}t=1T?是預先定義的噪聲調(diào)度。該過程的一個關(guān)鍵特性是，由于高斯分布的可加性，我們可以通過重參數(shù)化技巧，直接從x0mathbf{x}_0x0?采樣任意時間步ttt的加噪樣本：xt=αˉtx0+1?αˉt?,?～N(0,I) mathbf{x}_t = sqrt{ar{alpha}_t} mathbf{x}_0 + sqrt{1-ar{alpha}_t} epsilon, quad epsilon sim mathcal{N}(mathbf{0}, mathbf{I})xt?=αˉt??x0?+1?αˉt???,?～N(0,I)這里，αt=1?βtalpha_t = 1 - eta_tαt?=1?