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扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models, 简称DDPM)近年来在 [[生成模型]] 领域取得了突破性进展， * '''前向扩散过程 (Forward Diffusion Process):''' 也被称为扩散过程或噪声添加过程。 这个过程� ...

## Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM)： 初学者指南 Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) 是一种新兴的生成模型，近年来在图像生成、音频� ...

...型，其工作原理是从随机噪声开始，逐步精炼图像，直到生成符合文本描述的图像。 与其他文本到图像模型（如 [[DALL-E 2]] 和 [[Stable Diffusion]]) 相比，Imagen 以其卓越的图像质量和对文本提示的忠实� * **扩散模型 (Diffusion Model):** 这是 Imagen 的核心部分，负责将随机噪声转化为高 ...

from tensorflow.keras.models import Model * **文本到图像生成：** 使用自然语言处理技术将文本描述转换为图像。例如，DALL-E和Stable Diffusion等模型可以通过文本提示生成相应的图像。 ...

* **扩散模型 (Diffusion Models):** 主要用于图像生成和编辑，通过逐步添加噪声到图像� [[Category:人工智能应用 (Category:Artificial intelligence applications)]] ...