【日积月累】 扩散模型在生成式建模领域崭露头角，尤其在图像生成方面表现出色。与生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）不同，扩散模型通过逐步添加噪声并学习去噪过程来生成数据，灵感来自非平衡热力学。其高维隐空间使其能够捕捉复杂分布特征，具有更高的可扩展性和训练稳定性。扩散模型在图像、声音和文本生成领域展现了强大能力，并在未来可能应用于更多领域，如医疗图像分析和自动驾驶。

【日积月累】 从零开始学扩散模型：探索稳定扩散技术，通过结合数学模型和深度学习架构生成高质量图像。文章详细剖析了稳定扩散技术的基础概念、模型架构和训练过程，并提供代码示例帮助读者构建自己的扩散模型。稳定扩散技术包括文字编码器、扩散模型和变分自编码器，支持高斯采样、朗之万采样等数据采样方法。文章还介绍了Dreambooth、LoRA和ControlNet等相关技术，展望了扩散模型在生成式AI领域的广泛应用前景。