Diffusion

擴散是什麼意思？

人工智慧與 深度學習 是指一類透過逆轉固定的正向擴散過程來學習逐漸去噪資料的生成模型。此過程會反覆地將高斯雜訊加入到 訓練資料 直到它變成純雜訊，然後學習逆轉此過程以產生新資料。雖然 Stable Diffusion 和 DALL-E 2 等框架已將這些模型普及化，但瞭解擴散對 AI 實作人員來說非常重要，因為它從根本上決定了這些模型如何能從隨機雜訊中產生高品質的合成資料。舉例來說，在影像產生系統中，擴散模型會透過多重去噪步驟逐步精細隨機雜訊模式，最終產生符合給定文字描述或條件的逼真影像。

瞭解擴散

Diffusion 的實作代表了一種精密的生成式建模方法，有別於 GAN 或 VAE 等傳統方法。這個過程包含兩個關鍵階段：前向擴散，在前向擴散過程中，高斯雜訊會逐漸被加入到後向擴散過程中。 訓練資料 在此過程中，模型會學習逐漸移除雜訊，以恢復原始的資料分佈。與敵對方法相比，這種方法創造了更穩定的訓練過程，因為每一步的目標都明確定義為去噪。舉例來說，在產生影像時，模型會學習在每一步預測雜訊成分，讓模型逐步將隨機雜訊精煉為連貫的視覺結構。

擴散模型在現實世界中的應用已經在各個領域中展現了非凡的能力。在圖像合成方面，模型可以從文字描述產生高度詳細且連貫的圖像，在保留核心結構的同時修改現有的圖像，或以符合情境的內容完成部分圖像。在音訊處理方面，擴散模型可以透過學習隨機音訊訊號的去噪來產生逼真的語音、音樂或音效。醫療領域也開始探索用擴散模型來產生合成醫療影像資料，以增加訓練資料集，同時保護病患隱私。

擴散模型的實際執行需要仔細考慮雜訊排程和網路架構。雜訊等級和擴散步驟數量的選擇對產生品質和計算需求都有顯著的影響。現代的實作通常使用 U-Net 架構，其中包括 注意 在去噪過程中捕捉局部和全局特徵的機制。此外，無分類器導向和條件生成等技術也增強了生成輸出的可控性和品質。

現代發展已大幅提升擴散模型的能力。研究人員推出了更有效率的取樣方法，可減少所需的去噪步驟，同時維持生成品質。交叉注意層等架構上的創新，讓文字到圖像的生成更為順暢，而分層方法則可改善對不同尺度和細節的處理。分類器引導的整合讓我們能夠更好地控制生成過程，從而獲得更精確、更可靠的輸出。

擴散模型的演進持續朝幾個有前途的方向發展。目前的研究重點在於降低計算需求，同時維持或改善生成品質。這包括探索其他雜訊排程、開發更有效率的架構，以及研究結合擴散與其他生成方法的混合方法。應用範圍持續擴大，從影像產生擴展到 3D 內容創作、視訊合成和分子設計等領域。隨著計算資源的進步與架構的改善，擴散模型可望在各種創意與科學應用上扮演越來越重要的角色，從內容創作到藥物發現。