据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：扩散模型（Diffusion Models）是一种引人注目的深度生成模型，其灵感源自非平衡热力学中的扩散过程。它的历史可以追溯到2015年，那时研究者首次提出深度生成模型，为后来的扩散模型奠定了坚实基础。到了2018年，扩散模型正式问世，它通过学习数据分布的逆过程，实现了更为稳定且多样化的样本生成。
扩散模型的技术演变经历了多个重要阶段。最初，该模型主要应用于图像生成领域，逐渐超越了生成对抗网络（GAN），成为新的技术尖端（SOTA）。之后，其应用范围逐渐扩展至自然语言处理、波形信号处理等多个前沿领域。
扩散模型的运作机制可分为前向扩散过程和逆向扩散过程两个核心部分。在前向扩散过程中，模型逐步向数据中添加噪声，直至数据完全转变为噪声状态。这个过程可视为一个马尔可夫链，其中每个状态仅依赖于前一个状态。具体而言，模型从数据点 x0 开始，逐步增加噪声，形成一系列中间状态 x1, x2,…, xT，且每一步的噪声添加遵循高斯分布，从而使最终状态 xT 接近标准正态分布。
相对而言，逆向扩散过程则是前向过程的反向操作，其目标是从噪声状态逐步恢复出原始数据，同样遵循参数化的马尔可夫链。从噪声状态 xT 开始，该过程逐步去除噪声，生成一系列中间状态 xT−1, xT−2,…, x1，最终恢复出原始数据 x0。
总之，扩散模型展现出强大的生成能力，正在多个领域中掀起变革。
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