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- 为了从文本创建扩散图像（文生图），我们将使用CLIP模型中的嵌入。从CLIP获得的文本嵌入用于调节先验模型，使其扩散相应的图像嵌入。然后，这些图像嵌入用于调节解码器模型，用来指导解码器生成对应的图像。 为了从文本创建扩散图像（文生图），我们将使用CLIP模型中的嵌入。从CLIP获得的文本嵌入用于调节先验模型，使其扩散相应的图像嵌入。然后，这些图像嵌入用于调节解码器模型，用来指导解码器生成对应的图像。
- 通过去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models，DDPM）可以生成图像，但是生成的图像具有随机性，无法预测。条件扩散模型可以去噪扩散模型的基础上，在给定条件下，生成指定的图像。 通过去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models，DDPM）可以生成图像，但是生成的图像具有随机性，无法预测。条件扩散模型可以去噪扩散模型的基础上，在给定条件下，生成指定的图像。
- 反向扩散过程是从一张完全高斯噪声图片中，逐步去除噪声，来生成一张图片。但是噪声的数据是很难直接获得的，所以噪声使用神经网络来模拟。 反向扩散过程是从一张完全高斯噪声图片中，逐步去除噪声，来生成一张图片。但是噪声的数据是很难直接获得的，所以噪声使用神经网络来模拟。
- 前向扩散过程逐步将高斯噪声添加到输入图像 𝑥0 中，总共会有 𝑇 步。该过程将产生一系列带噪声的图像样本 𝑥1, 𝑥2, …, 𝑥𝑇 。当 𝑇 → ∞ 时，最终结果将变成完全噪声图像 前向扩散过程逐步将高斯噪声添加到输入图像 𝑥0 中，总共会有 𝑇 步。该过程将产生一系列带噪声的图像样本 𝑥1, 𝑥2, …, 𝑥𝑇 。当 𝑇 → ∞ 时，最终结果将变成完全噪声图像
- 反向扩散算法是基于正向扩散算法的。直观上讲，这是合理的，因为对于给定的噪声图像，很难猜测是哪个更低噪声的图像产生了它，但是如果已经有起始图像，这样就比较容易解决。 反向扩散算法是基于正向扩散算法的。直观上讲，这是合理的，因为对于给定的噪声图像，很难猜测是哪个更低噪声的图像产生了它，但是如果已经有起始图像，这样就比较容易解决。
- 扩散模型的正向扩散过程中，相比迭代地向图像中添加噪声，闭合公式在给定原始图片 𝑥0 和时间步 𝑡 可以直接得到添加了 𝑡 步噪声的图像 𝑥𝑡 ，十分方便。噪声图片在训练 U-Net 神经网络是十分关键的. 扩散模型的正向扩散过程中，相比迭代地向图像中添加噪声，闭合公式在给定原始图片 𝑥0 和时间步 𝑡 可以直接得到添加了 𝑡 步噪声的图像 𝑥𝑡 ，十分方便。噪声图片在训练 U-Net 神经网络是十分关键的.
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