扩散模型是什么： 擅长生成图像、视频、音频、3D点云等

张开发
• 2026/4/15 7:33:10 • 15 分钟阅读

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扩散模型是什么： 擅长生成图像、视频、音频、3D点云等
扩散模型是什么： 擅长生成图像、视频、音频、3D点云等目录扩散模型是什么： 擅长生成图像、视频、音频、3D点云等一、扩散模型：最主流的连续数据生成范式核心原理（一句话+两步法）为什么它能取代GAN成为主流？二、扩散模型 vs LLM：核心异同对比三、扩散模型与LLM的深度融合：2025-2026年AI最核心的趋势1. LLM指导扩散模型：提升生成的可控性和语义准确性2. 扩散模型增强VLM：解决视觉幻觉和语义理解问题3. 统一多模态生成模型：同一个模型做所有事4. 扩散模型为LLM提供"视觉想象力"四、总结一、扩散模型：最主流的连续数据生成范式扩散模型（Diffusion Model）是一种基于逐步去噪原理的生成式AI模型，专门擅长生成图像、视频、音频、3D点云等连续型高维数据，是当前AI绘画、AI视频的核心技术。核心原理（一句话+两步法）它模拟了"墨水在水中扩散"的物理过程：先把清晰的数据（如一张猫的图片）逐步加入随机噪声，直到变成完全无意义的白噪声；然后训练一个神经网络学习反向过程——从纯噪声中，一步步预测并去除噪声，最终还原出清晰的、符合要求的数据。前向扩散过程（确定的，无需训练）：给原始数据逐步加高斯噪声，共T步（通常1000步），最终得到纯噪声反向扩散过程（可学习的，需要训练）：训练一个模型（通常是UNet+Transformer），输入带噪声的数据和时间步，预测这一步加入的噪声，然后从数据中减去这个噪声，逐步还原出原始数据为什么它能取代GAN成为主流？训练更稳定：没有GAN的模式崩溃问题生成质量更高：细节更丰富，可控性更强扩展性更好：容易扩展到视频、音频、3D等多种模态二、扩散模型 vs LLM：核心异同对比两者都是

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