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【8分钟极减专栏:从分布到生成(五)】Diffusion:像优化神经网络参数一样优化出一张图像
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Diffusion模型本质是在像优化神经网络参数一样优化出一张图像张量X。不同于GAN利用D网络逼近图像分布函数P(X),Diffusion模型利用网络直接逼近“lnP(X)对X的梯度”,希望通过预测空间中每个当前张量X的在其分布函数上的梯度来引导X的移动与优化,并最终优化至符合特定真实图像外观的张量X。并且我们提供了一个非常有意思的视角:GAN的Discriminator如果能够精准且平滑地建模好图像真实分布P(X),是极有可能成为另一种形式的Diffusion模型的!
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