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摘要
本视频是李宏毅教授关于生成式AI系列讲座的第二部分，主要讲解了扩散模型（Diffusion Model）的概念。视频详细介绍了扩散模型的基本原理、训练过程以及其在图像生成中的应用。通过实例和图示，李教授深入浅出地解释了扩散模型如何通过逐步添加噪声来生成高质量的图像。
亮点
- 🧠 扩散模型的基本原理：扩散模型通过逐步向数据中添加噪声，最终生成高质量的图像。
- 🔄 训练过程：模型通过学习如何从噪声中恢复原始数据，从而掌握生成图像的能力。
- 🖼️ 图像生成应用：扩散模型在图像生成领域表现出色，能够生成逼真的图像。
- 📊 实例分析：通过具体实例，展示了扩散模型如何逐步生成图像的过程。
- 🛠️ 技术细节：详细讲解了模型训练中的关键技术细节，如噪声添加和数据恢复。