计算机视觉｜从0到1揭秘Diffusion：图像生成领域的新革命

发布于：2025-03-05 ⋅ 阅读:(19) ⋅ 点赞:(0)

一、Diffusion 的基本概念

1.1 什么是 Diffusion 模型

Diffusion 模型是一种基于扩散过程的生成模型，其灵感来源于非平衡热力学的理论框架。简单来说，它通过模拟数据的逐步退化与重建过程来生成新数据。具体而言，Diffusion 模型先通过正向扩散，向原始数据（如图像）中逐步添加噪声，使其逐渐演变为随机噪声；随后，通过学习一个反向过程，从纯噪声开始逐步还原出原始数据。这种方法在图像生成领域表现尤为突出，能够根据文本描述等条件生成逼真的图像。此外，它还在视频生成中展现出潜力，可生成连贯且高质量的动态内容，在当前人工智能生成内容（AIGC）领域中占据了一席之地。

1.2 核心原理剖析

Diffusion 模型的核心在于正向扩散（Forward Diffusion）和反向扩散（Reverse Diffusion）两个关键过程，它们共同构成了模型的运作基础。

  • 正向扩散是从原始数据出发，逐步引入噪声的过程。以一张清晰图像 x 0 x_0 x0​ 为例，在每一时间步 t t t，模型通过以下公式向图像中添加高斯噪声： x t = α t x t − 1 + 1 − α t ϵ t − 1 x_t = \sqrt{\alpha_t}x_{t - 1} + \sqrt{1 - \alpha_t}\epsilon_{t - 1} xt​=αt​ ​xt−1​+1−αt​ ​ϵt−1​其中， α t \alpha_t αt​是与时间步 t t t相关的参数，用于调控噪声的添加比例，且满足 0 < α t < 1 0 < \alpha_t < 1 0<αt​<1； ϵ t − 1 \epsilon_{t - 1} ϵt−1​则是服从标准正态分布 N ( 0 , I ) N(0, I) N(0,I)的随机噪声。随着时间步 t t t增加，图像中的原始信息逐渐被噪声掩盖，最终当 t t t达到最大值 T T T时， x T x_T xT​近似变为纯噪声，服从标准正态分布 N ( 0 , I ) N(0, I) N(0,I)。这个过程好比一滴墨水滴入清水，起初墨水的形状清晰可辨（如同原始图像），但随着时间推移，它在水中扩散，最终均匀分布（如同图像退化为纯噪声）。

  • 反向扩散则是正向过程的逆向操作，从纯噪声 x T x_T xT​出发，逐步去除噪声以重建原始数据 x 0 x_0 x0​。在每一时间步 t t t，模型依赖神经网络（通常采用 U-Net 等结构）预测当前噪声图像 x t x_t xt​中的噪声成分，记为 ϵ θ ( x t , t ) \epsilon_{\theta}(x_t, t) ϵθ​(xt​,t)，然后根据预测结果更新图像，得到 x t − 1 x_{t - 1} xt−1​。其公式如下： x t − 1 = 1 α t ( x t − 1 − α t 1 − α ˉ t ϵ θ ( x t , t ) ) + 1 − α t ϵ t − 1 ′ x_{t - 1} = \frac{1}{\sqrt{\alpha_t}}(x_t - \frac{1 - \alpha_t}{\sqrt{1 - \bar{\alpha}_t}}\epsilon_{\theta}(x_t, t)) + \sqrt{1 - \alpha_t}\epsilon_{t - 1}' xt−1​=αt​ ​1​(xt​−1−αˉt​ ​1−αt​​ϵθ​(xt​,t))+1−αt​ ​ϵt−1′​其中， α ˉ t = ∏ i = 1 t α i \bar{\alpha}_t = \prod_{i = 1}^{t}\alpha_i αˉt​=∏i=1t​αi​表示累积参数， ϵ t − 1 ′ \epsilon_{t - 1}' ϵt−1′​是新的服从标准正态分布的随机噪声（在实践中，有时可省略此项，直接依赖预测噪声去噪）。这个过程就像清洗一件沾满污渍的衣服，起初污渍遍布（如同纯噪声图像），通过反复清洗（反向去噪），衣服逐渐恢复洁净（如同还原原始图像）。

在训练阶段，Diffusion 模型通过最小化预测噪声与真实噪声之间的差距（通常采用均方误差损失函数）来优化神经网络参数，使模型学会从噪声中精确还原数据。

二、Diffusion 模型的工作流程

2.1 训练阶段：掌握去噪的艺术

训练 Diffusion 模型的目标是让模型掌握从噪声中恢复原始数据的能力。为此，我们需要设计一个去噪网络，通常选用如 U-Net 的深度神经网络。U-Net 拥有编码器和解码器结构，并通过跳跃连接（skip connections）将两者相连，能够高效提取图像特征并还原细节。

训练时，从真实数据集中采样图像 x 0 x_0 x0​，按照正向扩散公式逐步添加噪声，生成不同时间步 t t t 的噪声图像 x t x_t xt​。对于每个 x t x_t xt​，去噪网络需预测添加的噪声 ϵ θ ( x t , t ) \epsilon_{\theta}(x_t, t) ϵθ​(xt​,t)，使其尽量接近真实噪声 ϵ t − 1 \epsilon_{t - 1} ϵt−1​。为此，我们定义损失函数，通常为均方误差（MSE）： L ( θ ) = E x 0 , ϵ , t [ ( ϵ θ ( x t , t ) − ϵ ) 2 ] L(\theta) = \mathbb{E}_{x_0, \epsilon, t}[(\epsilon_{\theta}(x_t, t) - \epsilon)^2] L(θ)=Ex0​,ϵ,t​[(ϵθ​(xt​,t)−ϵ)2]其中， E \mathbb{E} E表示期望， x 0 x_0 x0​为采样自真实数据集的图像， ϵ \epsilon ϵ为标准正态分布的随机噪声， t t t为时间步。通过最小化该损失函数，利用随机梯度下降（SGD）等优化算法调整网络参数 θ \theta θ，使去噪网络逐步学会准确预测噪声，具备去噪能力。

例如，训练一个生成人脸图像的 Diffusion 模型时，我们从人脸数据集选取大量图像，依次向其添加不同程度的噪声。将这些噪声图像输入去噪网络，网络尝试预测噪声成分，通过不断优化参数，使预测结果与实际噪声逐渐趋同，最终模型能够从噪声中还原出清晰的人脸图像。

2.2 生成阶段：从噪声到图像的蜕变

训练完成后，Diffusion 模型即可进入生成阶段。生成从纯噪声 x T x_T xT​ 开始， x T x_T xT​ 通常是一个服从标准正态分布 N ( 0 , I ) N(0, I) N(0,I) 的随机图像。

随后，按照反向扩散公式，模型逐步去除噪声。在每个时间步 t t t，去噪网络根据当前噪声图像 x t x_t xt​ 和时间步 t t t 预测噪声 ϵ θ ( x t , t ) \epsilon_{\theta}(x_t, t) ϵθ​(xt​,t)，并利用此结果更新图像至 x t − 1 x_{t - 1} xt−1​。随着时间步逐渐减小，图像中的噪声不断减少，细节逐渐浮现，最终在 t = 0 t = 0 t=0 时生成清晰的图像 x 0 x_0 x0​。

这个过程好比画家创作一幅画作，起初画布上只有模糊的线条和色块（如同纯噪声），随着画家不断勾勒细节、填充色彩（如同模型去噪），画作逐渐成型，最终呈现出精美的画面（如同生成的图像）。

例如，生成一幅风景图像时，模型从随机噪声开始，在首个时间步预测并移除部分噪声，得到略显清晰的图像，可能仅展现模糊的景物轮廓；随后，模型继续去噪，山川河流的形状逐渐清晰；随着步骤推进，细节愈加丰富，最终生成一幅栩栩如生的风景画，包含清晰的山峦、树木和天空。

三、Diffusion 模型的优势

3.1 生成图像的高质量与多样性

Diffusion 模型在图像生成中以高质量和多样性著称。从质量上看，它能生成极为逼真的图像，细节表现令人叹服。例如，在生成自然風景时，模型能精准刻画山脉纹理、树叶层次和水面波光，生成的图像真实感十足，宛如摄影作品；在生成人物图像时，它能细腻呈现面部表情、皮肤质感和头发细节，人物形象生动传神。

在多样性方面，Diffusion 模型避免了 生成对抗网络（GAN） 常见的模式崩溃问题。GAN 有时仅生成少数固定模式的样本，例如生成的人脸可能特征雷同。而 Diffusion 模型通过逐步去噪，能更全面地探索数据空间，生成多样化的结果。给定文本提示“一只可爱的动物”，它可能生成猫、狗或兔子等多种动物图像，每种动物的姿态、表情和颜色各具特色，极大丰富了生成内容的多样性。

3.2 坚实的数学理论基础

Diffusion 模型建立在坚实的数学理论之上，为其性能和稳定性提供了保障。正向扩散基于马尔科夫链和概率论，通过逐步添加噪声将数据转化为纯噪声，每一步都依赖前一状态，具有明确的数学定义和良好的可计算性。

反向扩散则通过学习预测噪声并逐步去除，基于贝叶斯推断等理论，通过最大化数据似然或最小化重建误差训练模型。这种严谨的数学设计使模型在训练和生成中展现出高度的稳定性和可靠性，避免了训练中的不稳定性和不确定性。

3.3 广泛的适用性

Diffusion 模型的应用范围极为广泛，不仅在图像生成领域成果斐然，还在其他领域展现出潜力。在视频生成中，它通过建模帧间时间序列相关性，生成连贯且高质量的视频内容，为视频创作开辟新途径。在数据修复中，模型能根据损坏数据推断完整内容，如修复老照片上的划痕和污渍。在超分辨率任务中，它能将低分辨率图像提升至高分辨率，保留细节的同时提升清晰度，适用于医学影像和卫星图像处理等场景。

四、Diffusion 模型的应用场景

4.1 图像生成：创意无限的源泉

Diffusion 模型在图像生成领域展现了惊艳的表现，成为激发创意的不竭源泉。代表性模型如 DALL·E、Imagen 和 Stable Diffusion 尤为引人注目，国产的也后来居上，如：字节跳动——豆包 1.5 Pro、 DeepSeek——Janus、腾讯——混元模型等。

  • DALL·E 是 OpenAI 推出的强大工具，能根据文本描述生成富有创意和想象力的图像。
  • Imagen 是 Google 开发的文本到图像生成模型，擅长生成高质量且复杂的场景图像。
  • Stable Diffusion 则以开源、高效和灵活性著称，支持本地部署。

这些模型在艺术创作和广告设计中应用广泛。但是论到中文文生图大模型，作者还是更加偏向于豆包，如下图是我用豆包生成的一只橘猫的图片。
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4.2 图像修复与编辑：让旧图重焕生机

Diffusion 模型在图像修复与编辑领域同样大放异彩，为老旧图像注入新生机。

  • 在老照片修复中，它能有效去除划痕、污渍和褪色痕迹，恢复照片原有风貌。例如，一张几十年前的照片，布满划痕且人物面部模糊，经模型修复后，划痕消失，色彩焕然一新，人物面容清晰，仿佛现代数码相机拍摄的一样。
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  • 在图像上色方面，Diffusion 模型能为黑白照片自动添加生动色彩，提升视觉感染力。例如，一张历史悠久的黑白街景照片，经上色后，建筑、商铺和行人披上鲜活色彩，让人更直观地感受昔日城市风貌。

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  • 在超分辨率重建中，模型能将低分辨率图像转化为高分辨率版本，提升清晰度和细节表现。这在卫星图像处理和医学成像中尤为重要。例如，低分辨率的卫星图像难以辨识地面细节，经模型处理后，建筑和道路轮廓清晰可见，为城市规划和地理分析提供可靠支持。

4.3 文本生成：写作的得力助手

Diffusion 模型在文本生成领域也表现出色，成为写作的强大助力。在 AI 对话系统中，它能根据用户输入生成自然流畅的回复，提升交互体验。例如，用户询问“如何申请退款”，基于 Diffusion 模型的系统能准确理解意图，给出详细的退款流程和注意事项，语气自然如同真人客服。

在文章续写中，模型能根据前文内容生成逻辑连贯的后续段落。例如，给定一篇新闻报道开头，模型可续写事件进展和评论，保持主题一致，协助记者快速完成稿件；在文学创作中，作家可借助模型生成故事后续情节，激发灵感并拓展思路。

Diffusion 模型生成的文本语法严谨、语义通顺，适应多种文本任务需求。通过学习海量文本数据，它掌握了语言规律，能输出高质量内容。

4.4 声音与音乐生成：奏响 AI 旋律

Diffusion 模型在声音与音乐生成领域潜力巨大，为 AI 赋予了动人旋律。在语音合成中，它能生成自然流畅的语音，支持多种音色、语调和情感表达。例如，在有声读物制作中，模型可根据文本生成富有情感的朗读，提升听觉享受；在智能语音助手中，其自然语音增强了用户交互体验。

在环境音效生成中，模型可根据场景描述生成逼真音效，如森林鸟鸣、海浪拍岸或城市喧嚣。这些音效可用于电影、游戏和虚拟现实，增强沉浸感。

在音乐生成中，模型能根据用户指定的风格、节奏和旋律生成独特片段。例如，用户要求一段欢快流行乐，模型可输出节奏明快、旋律动听的音乐，为创作提供新灵感。未来，其在音频领域的应用前景将更加广阔。

五、Diffusion 模型面临的挑战与解决方案

5.1 生成效率问题：时间的挑战

传统 Diffusion 模型生成数据需经历大量去噪步骤，导致耗时较长，限制了实时应用。以图像生成为例，经典 DDPM 模型可能需数百至上千步去噪才能生成高质量图像，难以满足实时需求，如虚拟背景生成或在线游戏场景渲染。

为提升效率，研究者提出了多种优化方案。DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）算法通过引入确定性采样，跳过部分时间步，大幅减少生成步骤。与 DDPM 的随机采样不同，DDIM 使用显式公式更新图像，给定相同初始噪声可生成一致结果。例如，它可将 1000 步压缩至几十步，提升速度的同时尽量保留图像质量。

此外，基于 Patch 的扩散模型（PDM）通过将图像分块处理，降低每步采样计算量和内存占用，特别适合高分辨率图像生成，在不显著牺牲质量的前提下加速过程。

5.2 调参复杂性：精准调控的难题

Diffusion 模型的参数设计至关重要但颇具挑战。噪声强度、时间步长和采样器类型等参数直接影响生成效果。噪声强度过高可能导致反向扩散难以恢复数据，生成图像模糊失真；过低则限制模型学习能力，图像缺乏多样性。

时间步长决定扩散过程的精细度。较小的步长提升图像细节但增加计算负担；较大的步长提高效率但可能牺牲细节。

为应对调参难题，可采用逐步调整策略，逐一改变参数并观察效果。例如，调整噪声强度时，从小值开始递增，找到兼顾多样性和还原能力的平衡点。同时，记录每次调整的结果和图像表现，结合已有经验优化参数组合，直观高效地逼近最佳设置。

六、Diffusion 模型的未来发展趋势

6.1 技术优化方向

未来，Diffusion 模型的技术优化将聚焦效率提升。改进算法如 DDIM，探索更灵活的采样策略，将是重点方向，力求在减少步骤的同时保持质量。

在模型结构上，设计轻量化网络减少计算量是另一路径。例如，引入 Transformer 的注意力机制改进去噪网络，增强长距离依赖捕捉能力，提升生成效率与质量。

结合其他模型优势也具潜力。例如，融合 GAN 的快速生成能力与 Diffusion 的高质量特性，初期用 GAN 勾勒图像轮廓，后期用 Diffusion 精修细节，实现高效高质生成。

6.2 跨领域拓展

Diffusion 模型在跨领域应用潜力巨大。在音频领域，它可生成自然语音和独特音乐，支持音色模拟和风格定制，为有声读物和音乐创作提供助力。

在自然语言处理中，模型可生成流畅智能的文本，提升对话系统和文章续写的表现。未来，它还可能拓展至生物医学领域，如蛋白质结构预测和药物设计，为复杂科学问题提供新思路。

七、总结与展望

7.1 回顾 Diffusion 模型的关键要点

Diffusion 模型以其独特的扩散机制，成为图像生成领域的革新力量。通过正反向扩散，它实现了从噪声到高质量图像的转换，在图像、文本和音频生成中表现卓越，突破传统模型局限。其数学基础坚实，稳定性强，适用性广，推动了多领域创新。尽管面临效率和调参挑战，优化方案如 DDIM 已初见成效。

7.2 对未来图像生成技术的期待

未来，Diffusion 模型将在效率和质量上进一步突破，满足实时高质需求。同时，其跨领域应用将深入音频、语言乃至生物医学等领域，为技术革新注入活力。作为研究者，我们应持续关注其发展，探索应用潜力，共同推动这一领域的进步。

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