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c论文阅读基于Stable Diffusion的图像超分 - 知乎

十分钟读懂Stable Diffusion运行原理 - 知乎

1.difussion  model 扩散模型的基本原理

diffusion model 扩散模型是一类生成模型的统称，基于扩散过程生成数据。这类模型的核心是通过逐步加噪和去噪的过程生成数据样本。

扩散模型的三种主要表达方式：

1.去噪扩散概率模型（DDPM）

2.基于分数的生成模型（SGM）

3.随机微分方程（score sde）

对扩散过程的理解：假如有一副高清晰度的图片，每一步都图片上添加一些噪声，最终这幅图片变得完全模糊。扩散的任务就是学习如何逆转这过程，从一副白噪通过逐步去噪，最终还原出清晰地的图片。

扩散模型的核心思想包括两个主要过程：

第一个是正向扩散过程：即逐步向数据中添加噪声，时期转变为纯噪声，这个过程通常是一个马尔可夫链，每一步添加少量高斯噪声

第二个是逆向生成过程：学习从噪声中逐步去除噪声，恢复出原始数据，这个过程也是一个马尔可夫链，但方向相反，逐步去噪。

扩散模型的目的是什么?

学习如何从纯噪声生成图像

扩散模型是怎么做的？

训练一个网络，输入一系列添加了噪声的图潘，学习去预测这些图片中的噪声

2.基于stable difussion 对于图像超分的算法

1.stable SR

2.DIFFBIR

3.PASD

4.SEESR

5.PROMPTSR

6.COSER

7.SUPIR