扩散模型是一类生成式AI模型，在图像和音视频领域广泛应用，通过模拟数据的噪声扩散过程来学习数据分布，简单说就是模型根据用户输入，将数据从无到有，从无序到有序的完成特定图像或音视频生成任务。训练阶段，模型学习如何将噪声逐步添加到原始数据中；生成阶段，模型从随机噪声开始，通过逆向扩散过程逐步去除噪声，最终生成高质量的数据样本。这种方法在图像生成、音频合成等领域取得了卓越的效果，生成内容的质量和多样性都达到了前所未有的水平。
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