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摘要
本视频简要介绍了扩散模型（Diffusion Model）的基本概念和运作原理，重点讲解了Denoising Diffusion Probabilistic Model（DDPM）在图像生成中的应用，并探讨了如何通过训练噪声预测器（Noise Predictor）来生成高质量的图像。
亮点
- 🎨 扩散模型：一种通过逐步添加噪声来生成图像的模型，最终去除噪声得到清晰图像。
- 📸 图像生成：如DALL-E、Google Image、Stable Diffusion等系统都使用了扩散模型进行图像生成。
- 🧠 Denoising Module：负责去除图像中的噪声，通过预测噪声并去除来实现。
- 📊 训练数据：需要大量的图片和文字成对数据进行训练，以便噪声预测器学习如何去除噪声。
- 📚 DDPM算法：DDPM的完整算法基于原始论文，通过逐步去除噪声来生成图像。