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去噪扩散模型
一种生成式架构，通过逐步添加高斯噪声来破坏数据，然后通过学习逆转这个扩散过程来恢复数据。这些模型在通过迭代去噪随机样本来生成高质量图像方面表现出色。
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扩散随机游走
描述潜在空间中数据通过连续累积高斯随机增量演化的数学模型。这种表述允许对破坏过程及其统计特性进行解析表征。
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迭代去噪
在反向时间轴上连续应用去噪步骤以从初始噪声重建数据的生成过程。每次迭代通过消除部分残留噪声逐步提高生成样本的质量。
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变分下界
在训练扩散模型时优化的变分目标，确保数据对数似然的下界。这种表述允许对反向扩散过程参数进行稳定有效的估计。
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朗之万重采样
基于朗之万动力学的采样技术，使用分数估计来探索目标数据分布。这种方法构成了现代扩散模型中去噪过程的理论基础。
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