在 AI 图像生成中，“diffusion”（扩散）通常指的是一类生成模型，称为扩散模型（Diffusion Models）。
扩散模型的工作原理如下：
扩散模型的关键优势在于其生成高质量图像的能力，以及相比其他生成模型（如 GANs）在计算效率和稳定性上的优势。Stable Diffusion 等模型就是基于扩散模型的文本到图像生成工具，能够根据文本提示生成逼真的图像。
扩散模型的逆向过程，即从噪声中恢复图像的过程，可以类比为雕刻，AI 逐步去除不必要的部分，最终得到清晰的图像。这个过程可以逐步进行，也可以一次性完成，取决于模型的具体实现和采样算法。
从 2015 年被引入图像生成领域，直到近几年才真正受到关注。2020 年开始，关于扩散模型的研究领域兴起，支撑着许多最先进的图像生成系统。
无条件扩散模型可以从特定的图像（如人脸）中训练，并学习生成新的图像实例。还能用于图像超分辨率，增强低质量图像。
扩散模型还可以从文本提示生成图像，或者用于图像到图像的转换，以及图像编辑，比如添加或删除某些内容。
基本思想是通过迭代的正向扩散过程系统地并逐渐破坏数据分布中的结构，具体是向图像添加噪声，然后学习一个反向扩散过程，以恢复数据结构。目标是让模型学会去噪，以去除添加的噪音，从而能够从纯噪声图像开始合成新的图像。
Sora 是一个扩散模型，给定输入的噪声块（以及像文本提示这样的条件信息），它被训练来预测原始的“干净”分块。Sora 是一个扩散 Transformers 变换器，在包括语言建模、计算机视觉和图像生成在内的多个领域展示了显著的扩展性。在视频生成中，随着训练计算增加，固定种子和输入的视频样本质量显著提高。
[title]问：AI图像中什么是difussion?在AI图像生成中，"diffusion"（扩散）通常指的是一类生成模型，称为扩散模型（Diffusion Models）。这类模型通过逐步引入噪声到数据中，并训练网络学习逆向过程来生成数据。扩散模型在图像生成领域中应用广泛，特别是在文本到图像的生成任务中表现出色。扩散模型的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.正向扩散过程：向图像逐渐添加高斯噪声，直到图像完全无法识别，这个过程可以被形式化为顺序扩散马尔可夫链。2.潜空间表示：将图像压缩到低维的潜在空间（Latent Space）中，以减少计算量和提高生成速度。3.学习逆向过程：训练一个神经网络来预测每一步中噪声的分布，并逐步去除噪声，从而恢复出清晰的图像。4.文本到图像的生成：结合文本编码器和图像解码器，根据文本描述生成相应的图像。扩散模型的关键优势在于其生成高质量的图像的能力，以及相比其他生成模型（如GANs）在计算效率和稳定性上的优势。Stable Diffusion等模型就是基于扩散模型的文本到图像生成工具，它们能够根据文本提示生成逼真的图像。扩散模型的逆向过程，即从噪声中恢复图像的过程，可以类比为雕刻，AI逐步去除不必要的部分，最终得到清晰的图像。这个过程可以逐步进行，也可以一次性完成，取决于模型的具体实现和采样算法。总的来说，扩散模型为AI图像生成提供了一种强大的技术手段，能够在多种场景下生成高质量的图像。内容由AI大模型生成，请仔细甄别
在本文中，我们特别关注一种较新的图像生成模型系列，即扩散模型。这些模型从物理学，特别是热力学中汲取灵感。尽管它们首次在2015年被引入图像生成领域，但这个想法直到近几年才真正开始受到关注。从2020年开始，我们已经看到了一个关于扩散模型的巨大研究领域的兴起，它们支撑着许多最先进的图像生成系统。[heading2]无条件扩散模型[content]您可能已经熟悉了当前扩散模型在许多不同用例中展现的潜力。例如，无条件扩散模型没有额外的输入或指令，它可以从特定的图像（如人脸）中训练，并学习生成新的图像实例。另一个无条件的应用例子是图像超分辨率，它在增强低质量图像方面表现出色。[heading2]文本到图像和图像编辑[content]扩散模型还可以从文本提示生成图像，或者用于图像到图像的转换，在这个过程中，我们可以编辑图像本身，比如添加或删除某些内容。[heading1]扩散模型的工作原理[content]现在，让我们更深入地了解扩散模型，并讨论它们是如何工作的。[heading2]正向和反向扩散[content]基本思想是通过迭代的正向扩散过程系统地并逐渐破坏数据分布中的结构。具体来说，这将迭代地向图像添加噪声。然后，我们学习一个反向扩散过程，以恢复数据结构。这产生了一个高度灵活和易于处理的数据生成模型。换句话说，我们可以迭代地向图像添加噪声，然后我们可以训练一个模型，这个模型学会了如何对图像进行去噪，从而生成新的图像。[heading2]目标：去噪[content]这里的目标是我们希望这个模型学会去噪，以去除添加的噪音。在实践中，我们可以从纯噪声图像开始，通过这个模型，最终能够合成新的图像。
Sora is a diffusion model; given input noisy patches(and conditioning information like text prompts),it’s trained to predict the original “clean” patches.Importantly,Sora is a diffusion *transformer*.Transformers have demonstrated remarkable scaling properties across a variety of domains,including language modeling,computer vision,and image generation.Sora是一个扩散模型；给定输入的噪声块（以及像文本提示这样的条件信息），它被训练来预测原始的“干净”分块。重要的是，Sora是一个扩散Transformers变换器。变换器在包括语言建模、计算机视觉和图像生成在内的多个领域展示了显著的扩展性。In this work,we find that diffusion transformers scale effectively as video models as well.Below,we show a comparison of video samples with fixed seeds and inputs as training progresses.Sample quality improves markedly as training compute increases.在这项工作中，我们发现扩散变换器（Diffusion transformers）作为视频模型也能有效扩展。下面，我们展示了随着训练计算增加，固定种子和输入的视频样本质量显著提高的比较。file:scaling_0.mp4Base computefile:scaling_1.mp44x computefile:scaling_2.mp432x compute