在近年来的科技浪潮中，生成式AI模型已然成为了一个备受瞩目的热点，尤其是伴随ChatGPT等大型语言模型（LLM）的崛起，推动了技术的发展与应用的普及。这些生成式AI模型不仅可以理解自然语言输入，还能为用户提供贴切的输出，导致了其它生成式技术的迅速崛起。特别是像DALL-E和Midjourney这样的图像生成产品，它们的流行正是得益于一种被称为“扩散模型”（Diffusion Model）的技术。
本文将深入探讨扩散模型的原理与机制，力求揭示这一核心技术背后的奥秘，以及它如何成为现代图像生成的支柱。
扩散模型简介
扩散模型属于生成式模型的一类，旨在根据预先训练的数据生成新数据，尤其是在图像生成方面表现突出。其工作流程与传统的图像生成方法有显著不同，扩散模型在生成图像时采用了“添加噪声与去噪”的双重过程。具体而言，这个模型对图像引入噪声，使其逐渐退化成随机噪声图像，然后训练模型再逆向操作，以此从噪声数据中生成清晰的图像。
源起与演进
扩散模型的理论基础可以追溯到2015年，Sohl-Dickstein等人的论文《使用非平衡热力学的深度无监督学习》中首次提出了这种概念。该论文提出了“受控正向扩散”的过程，强调将数据逐步转变为噪声，然后再逆变以重构原始数据的可能性。2020年，Ho等人的《去噪扩散概率模型》显著提升了模型的生成能力，使其在图像生成质量上超越了生成式对抗网络（GAN），为现代扩散框架奠定了基础。
正向与反向过程
扩散模型的生成过程由两个核心部分组成：正向过程和反向过程。
正向过程
正向过程是将原始图像逐步变为噪声的步骤。具体流程如下：
1. 从数据集中选取一张图像开始；
2. 向该图像添加一点噪声；
3. 重复添加噪声的操作，经过数百或数千次后，原始图像将完全变为随机噪声图像。
这个过程被数学建模为马尔可夫链结构，每一次的噪声变化仅依赖于前一步。这种逐渐添加噪声的方式相比一次性转变，更能够帮助模型学习如何逆向去噪，逐步从无序中恢复图像细节。
为了保证每一步的噪声添加合适，模型使用了噪声调度的方法。这意味着在整个过程中噪声的引入速度和方式可以变化，例如使用线性或余弦调度，使模型能更好地捕捉与保留有用的图片特征。
反向过程
反向过程则是将噪声逐步转换为清晰的图像。这一过程与正向过程相反，从完全随机的噪声图像开始，通过训练好的神经网络，模型迭代地去除噪声，使得图像逐渐清晰化。
反向过程需要经过预先训练的模型，在每一步中使用当前的噪声图像和时间信息作为输入，利用在训练过程中学习到的参数进行反向预测。卷积神经网络（例如U-Net）的架构常被用作反向生成器，模型会根据每一步的噪声情况和时间步长来调整生成，确保生成结果的稳定性和质量。
文本调节机制
在一些文本转图像的应用（如DALL-E和Midjourney）中，扩散模型可以通过自然语言提示进行调节，这一过程被称为文本调节。文本调节利用如CLIP预训练模型，将文本提示转换为向量嵌入，然后通过交叉注意力机制将文本与生成的图像状态对齐。每一步生成图像时，模型都能聚焦于文本说明的特定部分，使生成的效果符合用户的期望。
DALL-E与Midjourney的比较
尽管DALL-E与Midjourney都建立在扩散模型的基础之上，但它们在技术实现上存在差异。DALL-E运用基于CLIP的向量嵌入，而Midjourney则拥有自己独特的扩散架构，强调高真实感和细致的图像风格。在提示处理方面，DALL-E能更好地应对长提示的生成，而Midjourney则在简单提示方面表现出色。
扩散模型的引入不仅推动了生成式AI的发展，还为现代文本至图像生成系统提供了强大的技术支持。通过正向与反向过程的结合，扩散模型能够从随机噪声中不断精炼生成高质量的图像。同时，借助自然语言的调节机制，用户可以轻松控制生成结果。随着技术的进步，扩散模型的应用前景将持续扩展，在更多领域展现出其潜力。