《扩散模型从原理到实战》AI绘画：原理详解与代码实战

扩散模型是基于扩散思想的深度学习生成模型，其背后蕴含着复杂的数学原理。

小异发现，为了便于读者理解，作者特意避开了这些复杂内容。但是，读者依旧可以基于本书内容学会如何生成精美图像。

扩散模型是一类生成模型，它借鉴了物理热力学中的扩散思想：分子从高浓度区域扩散到低浓度区域。这与由于噪声干扰导致的信息丢失十分相似。书中采用了一滴墨水在水中扩散的过程举例。 - 初始状态：扩散开始之前，这滴墨水会在水中的某个地方形成一个大的斑点。 - 扩散过程：这滴墨水随着时间的推移逐步扩散到水中，水的颜色也逐渐变成这滴墨水的颜色。

就这个过程而言，描述该初始状态的概率分布很困难，因为该分布非常复杂。而扩散后的墨水分子的概率分布更加简单和均匀，可以很轻松地用数学公式来描述。

这时候非平衡热力学就派上用场了，它可以描述墨水随时间推移的扩散过程中每一个时间步状态的概率分布。如果把这个过程反过来，就可以从简单的分布中逐步推断出复杂的分布。

扩散模型和这个过程类似，只不过它分为前向扩散和反向扩散两个过程。 - 前向扩散：引入噪声，并学习由噪声引起的信息衰减，最终得到纯随机噪声分布的数据，即类似稳定墨水系统的状态。 - 反向扩散：前向扩散的反向过程，是“去噪”的过程，即从随机噪声中迭代恢复出清晰数据的过程。通俗地说，就是生成模型的采样过程。

公认最早的扩散模型DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Mode）的扩散原理就由此而来。

作者在书中对扩散模型做了大量的诠释，也给出了对应的案例和代码，降低了理解门槛，提高了学习效率。

在第3章中，作者以实战方式演示了从0开始搭建扩散模型的过程，从一个简单的扩散模型讲起，展示其不同部分的工作原理。 - 退化：引入噪声并和内容混合。 - 训练模型：获取一批数据添加随机噪声，之后将数据输入模型，对模型预测与初始图像进行比较，计算损失更新模型的参数。 - 采样过程：从完全随机的噪声开始，先检查一下模型的预测结果，然后只朝着预测方向移动一小部分（比如，20%），如果新的预测结果比上一次的预测结果稍微好一点，就可以根据这个新的、更好的预测结果继续往前迈出一步。

此外，作者还对调整时间步、优化采样步骤等提出了思考，以便更好地改善模型效果。同时，读者可以访问B站观看HuggingFace平台提供的课程，来以互动性更强的方式学习扩散模型知识。

正如一开始所说，扩散模型已经逐渐渗透到了生活、工作的方方面面，甚至有科学家已经开始尝试结合大型语言模型的信息与图像生成扩散模型，用文本指导扩散过程。

作者也希望各位读者可以将学到的知识与专业领域或技能相结合，解决生活或工作中的实际问题。

工欲善其事，必先利其器。想要更高效地打造扩散模型并解决日常问题，少不了给力的工具。作者也在书中介绍了很多实用工具。

首先是HuggingFace，它是专门服务机器学习从业者的协作和交流平台，致力于构建开放、负责的人工智能的未来。本书第3-8章的内容就是基于HuggingFace平台上的Diffusion课程设计的。

HuggingFace的核心产品是HuggingFaceHub——一个基于Git进行版本管理的存储库，由模型、数据集、应用程序三块组成。

截至2023年3月底，HuggingFaceHub上已经托管了16.2万个模型、2.6万个数据集以及2.5万个应用程序。

此外，作者还介绍了