Python实现基于扩散模型（Diffusion Model）的图像/文本高保真生成 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一个近年来在生成模型领域大放异彩的技术——扩散模型（Diffusion Model）。我们将主要聚焦于如何使用Python来实现基于扩散模型的图像和文本高保真生成。 一、扩散模型的理论基础 扩散模型的核心思想是模拟一个“扩散”过程，逐渐将数据（比如图像或文本）转化为噪声，然后学习一个“逆扩散”过程，从噪声中恢复原始数据。 这种方法与传统的生成对抗网络（GANs）相比，具有训练更稳定、生成质量更高的优点。 前向扩散过程（Forward Diffusion Process）： 前向过程是一个马尔可夫链，它逐渐向数据样本 x_0 中添加高斯噪声，直到完全变成随机噪声 x_T。 我们用 q(x_t | x_{t-1}) 来表示这个过程，其中 t 表示扩散的步骤。 q(x_t | x_{t-1}) = N(x_t; √(1 – β_t) x_{t-1}, β_tI) x_t 是经过 t 步扩散后的数据样本。 β_t 是一个预定义的方差计划，控制每一步添加的噪声量，通常是一个随 …