擴散模型

擴散模型，又喊做擴散概率模型，係機械學習裏頭一種潛在變數模型。啲模型係憑變分推斷訓練嘅馬可夫鏈。模型嘅目標係學習種潛在結構畀隻數據集，透過建模畀種方式，種藉由佢啲數據點識擴散開喺隻潛在空間嘅。喺電腦視覺領域，噉樣代表到藉由訓練並學習到種逆過程畀擴散過程，一隻神經網絡會識做去噪畀啲圖像，啲經過高斯噪音模糊過嘅。

擴散模型得到引入喺2015年，出於非平衡熱力學方面嘅動機。

擴散模型可以應用喺各種任務，包括有去噪、修復圖像、超解像度、與及生成圖像。譬如，一個生成圖像嘅模型會跟一幅隨機噪音嘅圖像開始，然之後接受訓練畀逆過程畀擴散到自然圖像之後，模型會識得生成新嘅自然圖像。最近嘅例子有OpenAI隻文本到圖像模型DALL-E 2得到發佈喺2022年4月13號。佢攞擴散模型做模型先驗與及生成最終圖像嘅decoder。同樣使到擴散模型嘅仲有Google嘅Imagen，喺同年5月23號出。

擴散過程
 馬可夫鏈
 變分推斷
 變分自編碼器

考 

機械學習
人工智能