特别详细！带你一文了解扩散模型（不含任何公式）

引言

扩散模型（Diffusion Models）能够生成超棒的图片、视频和音乐。它们的名字来源于自然界的扩散现象，就像水里的墨水慢慢散开一样。在AI的世界里，扩散模型通过逆转扩散过程来生成新数据，也就是说，它通过在数据中添加随机噪声，然后再逆转这个过程，从而从噪声数据中恢复原始数据分布，这样就能创造出新的数据。

比如DALL-E 3、Midjourney v6、Sora此类模型，只要告诉它们你的想法，就能生成你想要的图片或者视频。为什么会这么神奇呢？本篇文章将会从扩散模型的工作原理、扩散模型的架构、扩散模型的优势、常见扩散模型工具、扩散模型的局限性、扩散模型行业应用等6个方面，带大家全面的了解扩散模型。

另外，作者整理了几篇比较经典的扩散模型论文，获取方式回复：扩散模型论文

什么是扩散模型

扩散模型是一种先进的机器学习算法，它们通过逐步向数据集中添加噪声，然后学习如何逆转这一过程，独特地生成高质量数据。这种方法使它们能够创造出非常精确和详细的输出，从逼真的图像到连贯的文本序列。它们的核心功能是逐渐降低数据质量，然后再将其重建为原始形式或转变为新的东西。就好比你先给一幅画涂上乱七八糟的颜色，然后再慢慢擦掉，最后恢复成一幅精美的画作。这种方法不仅能让生成的图像和文本看起来更真实，还能在医学图像分析、自动驾驶技术，个人AI助手上大显身手。简直就是未来科技的一股清流啊！

扩散模型工作原理

扩散模型的工作机制分为两个阶段。首先，它们在数据集中引入噪声，这是正向扩散过程中的一个基本步骤，然后系统地逆转这个过程。下面是扩散模型生命周期的详细分解。

数据预处理

在扩散过程开始之前，需要对数据进行适当的格式化以便于模型训练。这个过程包括数据清洗(去除异常值)，数据标准化(特征一致性缩放)，以及数据增强(增加数据集的多样性)，特别是在图像数据的情况下。当面对带有噪声的图像数据时，还应该进行标准化处理来实现正常的数据分布，除此之外，不同类型的数据，如文本或图像，可能需要特定的预处理步骤，比如解决类别不平衡问题。这样，当模型开始学习的时候，就能更好地抓住数据的精髓，生成既好看又有意义的图像或者数据。

正向扩散过程

扩散模型的正向扩散过程是一个逐步增加数据复杂性的过程。如下图所示：

它始于从一个基础分布（如高斯分布）中随机抽取一个简单样本，这个样本相当于一张白纸上的一个点。接着，模型通过一系列可逆的、逐步的修改，每次在样本中引入一定量的噪声，这些噪声是有结构的，可以控制地添加。这个过程可以想象为在点上逐渐添加细节，使其逐渐变得更加复杂。

随着每一步的进行，样本的复杂性不断增加，模型能够捕捉并学习目标数据分布中的复杂模式和细节。最终，这个简单的起点经过一系列扩散变化后，演变成了一个与所需复杂数据分布非常相似的样本。这个过程展示了扩散模型如何从最基本的信息出发，最终生成丰富和详细的输出，为后续的生成阶段（逆转扩散过程）奠定了基础。

反向扩散过程

扩散模型的反向扩散过程，也就是生成过程，是从噪声数据中恢复出原始高质量数据的逆向操作。如下图所示：

这一过程开始于一个充满噪声的数据样本，这是正向扩散过程的最终产物。模型首先初始化这个噪声样本，然后逐步执行与正向过程相反的操作，逐层去除噪声。这就像是逆向播放一个视频，逐步揭示出隐藏在噪声之下的细节。每一步都精心设计，以确保能够有效地逆转噪声的添加，从而恢复出数据的原始面貌。

随着这一过程的进行，数据的噪声逐渐减少，原始数据的清晰度和细节逐渐显现。最终，经过一系列精心设计的逆向步骤，模型能够成功地从噪声样本中生成出高质量、逼真的数据，无论是图像、文本还是其他类型的数据。这种能力为艺术创作、数据增强、医学成像等多个领域提供了强大的支持。

扩散模型架构

扩散模型就像是一台精密的机器，核心运作依赖于几个关键组件，这些组件共同支撑了模型性能。其中包括随机微分方程（SDEs）、分数生成模型（SGMs）、去噪扩散概率模型（DDPMs）。这三个组件一起工作，让扩散模型能够处理和创造出我们想要的复杂数据。想要真正搞懂扩散模型是怎么运作的，就得先了解这些关键的组件。

随机微分方程（SDEs）

SDEs是描述扩散模型中噪声添加过程的数学工具。就像是一个详细的步骤图，展示了噪声是如何随着时间逐步添加到数据中的。这个框架非常重要，因为它赋予了扩散模型处理不同类型数据和应用的灵活性，使它们能够为各种生成任务量身定制。如下图所示：

分数生成模型(SGMs)

该部分是模型学习理解和逆转噪声添加过程的地方。这个过程就像是让模型学会了一种特殊的逆向思维。举个简单的例子，如果一张图片被加了一堆乱七八糟的噪声，最后变得啥也看不清了，那我们怎么把它变回原来的样子呢？分数生成建模就是教模型怎么从这些乱七八糟的噪声中，一步步地把清晰的图像找回来。这就像是在一堆混乱中找到秩序，最后从一堆噪音里变出一张清晰的图片。这对于我们从一堆随机的噪声中创造出看起来真实的图像来说，是非常关键的。

去噪扩散概率模型（DDPMs）

去噪扩散概率模型（DDPMs）就像是数据的清洁专家。在训练的时候，它们就像是在观察一个过程：数据是怎么一步步被噪声弄脏的，然后它们学会了怎么一步步地把这些噪声清理掉，让数据恢复到原来的样子。这个过程就像是在玩一个猜谜游戏，用概率来猜在噪声出现之前，数据本来长什么样。这样的方法让模型不仅能把噪声去掉，还能让数据看起来和原来几乎一模一样，这对于那些需要精确数据重建的任务来说特别重要。

将以上这些组件加在一起，扩散模型就能把一堆乱七八糟的噪声变成既详细又真实的图像或者数据。这就像是给AI装上了一副神奇的眼镜，让它能够从一堆模糊的点和线中看出清晰的世界。

对比GAN和Diffusion

接下来，我们聊一下扩散模型的好处，为什么它们是必要的，以及它们相对于GAN都有哪些优势。

图像质量方面扩散模型相比生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）的一个主要优势是，它们在训练时使用简单高效的损失函数，并且能够生成高度逼真的图像。它们在紧密匹配真实图像分布方面表现出色，在这方面超越了GANs。这种熟练度归因于扩散模型中独特的机制，使得它们能够更精确地复制现实世界的图像。

训练稳定性方面生成扩散模型比生成对抗网络（GANs）有优势。GANs常常会遇到“模式崩溃”的问题，这是一种限制，导致它们产生的输出种类有限。但扩散模型就不会这样，它们通过慢慢平滑数据，能画出各种各样的图片，不会让人觉得单调。

输入类型方面 同样重要的是，扩散模型能够处理各种类型的输入。它们不仅能处理图像，还能处理文本，甚至能把文本变成图像，或者把模糊的图片变清晰。无论是修复破损的图片，还是让小图变得高清，扩散模型都能搞定。这就像是有个多才多艺的艺术家，不管给你什么材料，都能创作出令人惊叹的作品。

有名的Diffusion工具

一些最流行的扩散模型因其在图像生成上的能力而获得了广泛关注，主要包括：DALL-E 2、DALL-E 3、Sora、Stable Diffusion、Midjourney、NAI diffusion、Imagen

DALL-E 2 OpenAI发布的一个超酷的工具，它可以根据你写的描述画出既梦幻又真实的图像。无论是搞创意设计还是艺术创作，DALL-E 2最开始的发布都引起了广泛关注。

DALL-E 3 OpenAI推出的最新图像生成神器，相比DALL-E 2有了很大的提升。最牛的是，它现在不仅仅是一个单独的应用程序，而是直接嵌入到了ChatGPT里面。这意味着你可以直接在聊天的时候用它。而且，它生成的图片质量也是杠杠的，让人印象深刻。下图为同样Prompt在DALL-E 2、DALL-E 3上的生成结果对比。

Sora OpenAI推出的最新模型，它是一个颠覆性的产品。AI社区一直在期待这个新模型的发布，因为它是OpenAI首个文本到视频的模型。Sora能够制作高达1080p分辨率的一分钟视频，而且它创造的视频逼真得令人震惊。现在，Sora只对一些特别的人开放，比如安全测试团队，这说明OpenAI在伦理方面还是很小心的。

Stable Diffusion3 Stability AI最新版本，这是他们迄今为止最强大的文本到图像模型，它在多主题提示、图像质量和拼写能力方面都有显著提升。看看公交车侧面斜体的“Stable diffusion”文字。这曾经是图像生成工具的梦想。Stable Diffusion 3系列涵盖了从800M到8B参数的模型，这种多样性确保用户能够找到最适合他们的模型，无论是想要更大的可扩展性还是更高的质量，都能满足。

Midjourney 是另一个新出的扩散模型，你可以通过API来用它。它也能根据你输入的文字提示生成图片，和其他几个模型差不多。不过，最近大家对Midjourney的新版本Midjourney v6的表现特别兴奋，因为可以创造更加精细、更有创意的图片。Midjourney有点特别，因为它只在Discord上有。这可能是这些模型里最不走寻常路的一个。下面是Midjourney V5.2和Midjourney V6生成结果对比。

NovelAI 该扩散模型为用户提供了独特的图像生成体验，你只要告诉它你的想法，它就能帮你把想象中的故事变成图像。你可以用文字描述，也可以上传图片，甚至还能谷歌开发的某部分。这个工具特别擅长把文字变成图像，而且画出来的画质量还特别高。

Imagen 由谷歌开发的一款文本到图像的扩散模型，以其照片般的真实感和深度语言理解能力而闻名。它使用大型Transformer语言模型进行文本编码，并实现高保真度图像生成。Imagen因其高FID分数而受到关注，这表明该模型能够生成高质量的图像并且能够与文字描述高度匹配。

Diffusion行业应用

扩散模型现在可是艺术界的新宠儿。艺术家们可以用它把那些天马行空的想法，或者是文字描述，变成一幅幅既详细又抢眼的画作。这种能力允许一种新的艺术表达形式出现，技术与艺术之间的界限变得模糊，使创作者能够探索以前难以或无法实现的新风格和想法。

平面设计方面 扩散模型提供了一个快速生成视觉内容的工具。设计师可以输入草图、布局或大致想法，模型则可以将这些想法发展成完整、精细的图像。这可以显著加快设计过程，从最初的概念到最终产品提供一系列可能性。下图为平面设计模型的输出样例：

电影动画方面 另一个创意应用领域是电影和动画。扩散模型可以生成逼真的背景、角色，甚至是场景中的动态元素，减少了传统制作方法所需的时间和努力。这简化了工作流程，并允许在视觉叙事中进行更多的实验和创造。

一位艺术家使用了一系列稳定的扩散算法来制作第一部完整的AI动画。这部电影不到两分钟，是艺术家、AI以及Daz3D、Unreal Engine、Adobe Photoshop、Adobe After Effects和Adobe Premiere等多个软件工具的合作成果。这是一系列AI生成电影中的最新作品，包括了动漫风格的短片。视频截图如下所示：

音乐创作方面 生成扩散模型可以被改编以生成独特的音景或表现音乐，为艺术家提供了新的方式来视觉化和创造听觉体验。苹果发表的论文“Controllable Music Production with Diffusion Models and Guidance Gradients”中就提出用扩散模型来进行音乐制作，就像是有个智能助手，能在你做音乐的时候给出建议。这个助手能帮你完成各种任务，比如接着别人的曲子继续创作，修补音乐中的瑕疵，或者把两首不同的曲子平滑地连接起来。它还能把你想要的风格特点复制到现有的音频片段上。

游戏媒体方面 在媒体和游戏产业，扩散模型也能派上用场。它们能帮忙创造出精细的游戏环境和角色，让游戏体验更加真实和沉浸。简单来说，扩散模型就像是创意人士的超级助手，让创作变得更精确、更高效，同时也更自由。这些模型让创作者能够打破传统的束缚，探索新的表现方式，轻松地把创意变为现实。

扩散模型的局限性

想要用上像DALL-E这样的扩散模型，需要面临不小的挑战。这些模型特别消耗计算资源，对于需要实时处理或者大规模应用的场景来说，可能会存在一定的问题。而且，它们在处理没见过的数据时效果并不尽人意，要想让它们适应特定的领域，可能还得重新训练或者调优。

把这些模型融入到我们的工作流程中也是个技术活，得确保AI生成的东西符合我们的预期。而且，这些模型可能会从训练数据中学到偏见，所以我们得时刻注意，确保它们符合伦理规范。

扩散模型的复杂性使它们不太好理解，在应用过程中，当面对需要理解输出逻辑的时候就会出现问题，我们还得不断调整用户的期望，收集反馈来提升模型的表现。

另一个大缺点是它们的采样时间慢：生成高质量样本需要数百或数千次模型评估。解决这个问题有两个主要方法：第一种是新的扩散模型参数化，它在使用少量采样步骤时提供增加的稳定性。第二种方法是引导扩散模型的蒸馏。渐进式蒸馏用于快速采样的扩散模型，以蒸馏训练有素的确定性扩散采样器，结果产生一个新的扩散模型，其采样步骤减半。