去噪扩散模型与评分匹配的核心原理简述
ariG23498 · x · 2026-09-01
帖子简明扼要地解释了两个核心生成模型概念：
- 去噪扩散模型：过程是向干净数据逐步添加高斯噪声直至完全随机，随后模型学习逆向去噪轨迹以恢复图像。
- 评分匹配：在概率密度空间中计算梯度并沿梯度方向行走，类比拿着指南针走向真实数据分布。
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