什么是 Diffusion Models（扩散模型）？

扩散模型受非平衡热力学启发，通过马尔可夫链逐步添加高斯噪声并学习逆向扩散过程来生成数据。与 GAN、VAE 和流模型相比，扩散模型具有固定训练过程、高维潜变量等区别。前向扩散过程可将数据逐步噪声化为各向同性高斯分布，逆向过程则通过学习模型近似条件概率实现从噪声重建样本。