大模型面试 - 扩散模型（Diffusion Model）

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适合人群：

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2. 职场新人：对于那些刚刚步入职场不久的同学，如果你想通过掌握大模型技术来提升自己的职业竞争力，无论是为了升职加薪还是寻求更好的职业发展机会，这部分内容都将是你的宝贵资产。
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4. 经验交流者：渴望与行业内的专业人士近距离交流，汲取更多实战经验，获取第一手行业信息的人群，也将从这些内容中受益匪浅。

不适合人群：

1. 自主学习强者：对于那些已经拥有强大自我学习能力，能够独立完成AI相关知识学习的人来说，这些额外的帮助可能不是必需的。

2. 非AI领域人士：如果你不准备进入AI相关领域，或者对AI学习没有兴趣，那么这部分内容可能并不适合你。

扩散模型（Diffusion Model） 是一种基于概率论的生成模型，最初源自物理学中的扩散过程理论。在机器学习领域，扩散模型通过模拟一个从数据分布到简单噪声分布的逐渐“扩散”过程，并通过学习逆过程来从噪声中重构出高质量的数据样本。

Diffusion Model是 一种受到非平衡热力学启发的生成模型，其核心思想是 通过模拟扩散过程来逐步添加噪声到数据中，并随后学习反转这个过程以从噪声中构建出所需的数据样本。

Diffusion Model

Diffusion Model通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据，然后通过学习反转的去噪过程来恢复数据。训练后，我们可以使用 Diffusion Model将随机采样的噪声传入模型中，通过学到的去噪过程来生成数据。

扩散模型的工作流程可以分为两个主要阶段：

1. 正向扩散过程：

• 从一个真实的数据样本开始，逐步向其中添加噪声，直至数据样本被转化为纯粹的噪声。
• 这个过程可以看作是一个马尔科夫链，其中每一步都是条件独立的，并且逐步向着高斯噪声分布靠近。

• 反向扩散过程（也称为去噪过程）：

• 从纯粹的噪声开始，通过一系列逆步骤逐步去除噪声，最终生成接近原始数据分布的样本。
• 反向扩散过程通常涉及复杂的概率分布估计，需要确保生成的样本具有高保真度和多样性。

Diffusion Model

Denoising Diffusion Probabilistic Model （DDPM，去噪扩散概率模型）是一种参数化的马尔可夫链模型，使用变分推断进行训练，以在有限时间内生成与数据匹配的样本。

Denoising Diffusion Probabilistic Model

Latent Diffusion Model （LDM，潜在扩散模型）是一种结合了扩散模型和变分自动编码器（VAE）优势的生成模型，它能够在保持对生成过程控制的同时，产生高度现实和多样化的产出。

Latent Diffusion Model

Stable Diffusion 是一个基于Latent Diffusion Model（LDM）的文图生成（text-to-image）模型，其核心在于在潜空间中高效处理数据。LDM是对原始Diffusion Model的改进，通过引入Autoencoder来降低计算复杂度并提高图像生成效率。

Stable Diffusion