讲清楚了！一文讲透扩散模型

昨天，为大家介绍了生成式对抗网络GAN，今天再来为大家介绍另一个有趣的模型：扩散模型，包括Stability AI、OpenAI、Google Brain在内的多个研究团队基于扩散模型提出了多种创新模型，如以文生图、图像生成视频生成等~

1、扩散模型概述

1.1 定义与起源

扩散模型（Diffusion Models）是一种新型的生成模型，其灵感来源于非平衡热力学中的扩散过程。这种模型通过模拟从数据集中逐步添加噪声的过程，直至数据完全转化为噪声，然后再通过逆向过程从噪声中恢复出原始数据。

扩散模型的起源可以追溯到2015年，当时有研究者提出了深度生成模型（Deep Generative Models），这为后来的扩散模型奠定了基础。2018年，Diffusion Models被正式提出，它通过学习数据分布的逆过程，实现了更加稳定、多样化的样本生成。

1.2 技术发展脉络

扩散模型的技术发展经历了几个重要的阶段。最初，扩散模型被用于图像生成任务，并在这一领域超越了原有的生成对抗网络（GAN）成为新的SOTA（State of the Art）。随后，扩散模型的应用领域逐渐扩展到自然语言处理、波形信号处理等多个领域。以下是扩散模型技术发展的几个关键节点：

• 2015年：深度生成模型的提出，为扩散模型的诞生提供了理论基础。
• 2018年：Diffusion Models正式被提出，标志着这一技术流派的正式诞生。
• 2020年：Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）的提出，为扩散模型提供了一个具体的实现框架。
• 2021年：扩散模型在图像生成任务中超越GAN，成为新的SOTA。
• 2022年：扩散模型开始被广泛应用于自然语言处理和其他领域，展现出强大的泛化能力。
• 2023年：扩散模型的理论和实践仍在快速发展中，新的变体和应用不断涌现。

2、基本流程

扩散模型的核心思想是模拟数据从有序状态向无序状态的扩散过程，以及相反的从无序状态恢复到有序状态的逆扩散过程。这两个过程共同构成了扩散模型的完整生命周期。

前向扩散过程（Forward Process）

在前向扩散过程中，模型逐步向数据中引入噪声，直至数据完全转化为噪声。这个过程可以看作是一个马尔可夫链，其中每个状态只依赖于前一个状态。具体来说，模型通过以下步骤实现数据的逐步噪声化：

1. 从数据点 x0开始，逐步添加噪声，生成一系列中间状态 x1,x2,…,xT。
2. 每一步添加噪声的过程遵循高斯分布，使得最终状态 xT 接近于标准正态分布。

逆向扩散过程（Reverse Process）

逆向扩散过程是前向扩散过程的逆操作，目标是从噪声状态恢复出原始数据。这个过程同样是一个参数化的马尔可夫链，通过以下步骤实现数据的逐步去噪：

1. 从噪声状态 xT开始，逐步去除噪声，生成一系列中间状态 xT−1,xT−2,…,x1，直至恢复出原始数据 x0。
2. 在每一步中，模型需要学习如何从当前状态预测前一状态，这通常通过训练一个神经网络来实现，该网络能够预测在每一步中添加的噪声。

训练与生成

扩散模型的训练目标是使神经网络能够准确预测在前向扩散过程中添加的噪声。这通常通过最小化预测噪声和实际噪声之间的差异来实现。一旦模型训练完成，就可以通过逆向扩散过程从纯噪声中生成新的数据样本。

总结来说，扩散模型通过模拟数据的扩散和逆扩散过程，实现了从简单分布到复杂数据分布的生成，这一过程不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中展现出了强大的生成能力。

3、扩散模型的类型

3.1 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs)

Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPMs）是近年来在生成模型领域取得显著进展的一类模型。其基本原理是通过逐步添加噪声到数据中，形成一个正向扩散过程，然后学习如何从噪声中恢复出原始数据，即进行反向扩散。

• 模型结构：DDPMs通过一个马尔可夫链来实现数据的生成过程。该模型首先将数据逐步加噪，形成一个完全随机的噪声分布，然后通过学习反向过程，将噪声逐步去除，恢复出高质量的样本。根据Ho等人（2020）的研究，DDPM在CIFAR-10数据集上的Inception分数达到9.46，FID分数为3.17，显示出其在图像生成任务中的优越性能。
• 代表作：DDPM的奠基论文《Denoising Diffusion Probabilistic Models》由Jonathan Ho等人于2020年发表，标志着扩散模型在图像生成领域的崛起。该论文提出了一种新的训练方法，通过加权变分界限来优化模型，连接了扩散模型与去噪得分匹配（denoising score matching）的方法。
• 应用实例：DDPM在多个领域中得到了广泛应用，包括图像合成、视频生成和音频合成等。例如，OpenAI的DALL·E 2和Google的Imagen均基于DDPM技术，能够根据文本描述生成高质量图像，展示了其在多模态生成中的潜力。

3.2 Score-Based Generative Models

Score-Based Generative Models（SGMs）是一种新兴的生成模型，主要通过学习数据分布的得分函数（score function）来实现样本生成。这种方法不直接建模数据的概率分布，而是通过对数概率密度函数的梯度进行建模。

• 模型结构：SGMs的核心思想是通过在噪声扰动后的数据集上学习得分函数，从而实现样本生成。具体而言，SGMs利用随机微分方程（SDE）来描述扩散过程，并通过Langevin动力学进行采样。根据Song等人（2021）的研究，SGMs在图像生成任务中表现出色，能够生成与GAN相媲美的样本质量。
• 代表作：SGM的开创性论文《Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution》由Yang Song等人于2019年发表，提出了通过得分匹配来训练生成模型的框架。此外，2021年的论文《Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations》进一步推广了这一方法，展示了其在连续时间下的应用。
• 应用实例：SGMs在图像生成、音频合成和形状生成等领域取得了显著成果。例如，WaveGrad和DiffWave等模型在音频合成任务中表现优异，且在生成质量上超越了传统的GAN方法。SGMs的灵活性和高效性使其在多种应用场景中得到广泛认可。

4、代表作

4.1 OpenAI的DALL·E

DALL·E是OpenAI开发的一种基于扩散模型的图像生成系统，能够根据文本描述生成高质量的图像。自2021年首次发布以来，DALL·E系列不断迭代，最新版本DALL·E 3于2023年推出。

• 技术基础：DALL·E采用了Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPMs）作为其核心技术，结合了自然语言处理和图像生成的能力。根据OpenAI的报告，DALL·E 3在生成图像的细节和准确性方面较前版本有显著提升，能够更好地理解复杂的文本提示。
• 性能指标：在多项评测中，DALL·E 3的生成图像质量得到了用户的高度认可，用户满意度达到90%以上。其生成的图像在细节和创意方面表现优异，尤其是在处理复杂场景和多样化风格时。
• 应用实例：DALL·E被广泛应用于艺术创作、广告设计和内容生成等领域，帮助用户快速实现创意构思。根据统计，DALL·E的使用量在发布后迅速增长，累计生成图像超过1亿张，显示出其在市场上的强大影响力。

4.2 Google的Imagen

Imagen是Google DeepMind推出的一款高质量文本到图像生成模型，旨在生成与用户提示紧密对齐的图像。Imagen 2于2023年发布，进一步提升了生成图像的质量和准确性。

• 技术基础：Imagen结合了扩散模型和大语言模型T5，通过对文本进行编码并生成高分辨率图像。根据Google的研究，Imagen在生成的图像质量上超越了许多现有的生成模型，尤其是在细节和真实感方面。
• 性能指标：Imagen在多项基准测试中表现优异，生成的图像在FID（Fréchet Inception Distance）评分上达到了8.5，显示出其在图像生成任务中的竞争力。用户反馈表明，Imagen生成的图像在视觉上更具吸引力，且符合用户的创意需求。
• 应用实例：Imagen被应用于艺术创作、教育和文化项目中。例如，Google Arts and Culture团队利用Imagen技术进行文化图标实验，帮助用户探索和学习文化知识。根据统计，Imagen的使用案例已超过500个，涵盖了多个行业。

4.3 Stability AI的Stable Diffusion

Stable Diffusion是由Stability AI开发的一款开源图像生成模型，广泛应用于艺术创作和商业项目。自2022年发布以来，Stable Diffusion迅速获得了用户的青睐。

• 技术基础：Stable Diffusion基于扩散模型架构，能够在用户提供的文本提示下生成高质量图像。该模型的设计允许用户在本地硬件上运行，增强了其可访问性和灵活性。
• 性能指标：根据Stability AI的报告，Stable Diffusion在生成图像的速度和质量上均表现出色，其生成的图像在多个评测中获得了高分，用户满意度达到85%以上。该模型的开放性使其在社区中得到了广泛的应用和改进。
• 应用实例：Stable Diffusion被广泛应用于游戏开发、广告设计和社交媒体内容生成等领域。根据统计，Stable Diffusion的下载量已超过100万次，显示出其在用户中的广泛认可和应用潜力。

5、优势和劣势

5.1. 扩散模型优势分析

• 高质量数据生成

扩散模型在生成图像、文本和其他数据类型方面展现出了巨大的潜力。根据最新的研究进展，扩散模型能够生成高度逼真、细节丰富的图像，这在图像生成任务中表现得尤为出色。例如，在图像合成方面，扩散模型通过逐步去噪的方式生成数据，能够产生质量较高且逼真的样本，这一点在多个数据集上的FID（Frechet Inception Distance）分数得到了体现，FID分数越低表示生成图像与真实图像的相似度越高。

• 灵活性高

扩散模型的另一个显著优势是其灵活性。研究显示，扩散模型可以灵活地调整生成过程中的参数，例如噪声强度、采样步数等，从而控制生成样本的多样性和风格，满足不同用户的需求。这种灵活性使得扩散模型能够适应多变的应用场景，如艺术创作、数据增强等。

• 训练稳定性好

相比于其他生成模型如生成对抗网络（GANs），扩散模型的训练通常更为稳定。扩散模型直接使用均方误差（MSE）等损失函数，直接衡量模型输出与真实数据之间的差异，而无需依赖一个网络进行对抗训练，降低了训练的不稳定性和复杂性。这一点在多个研究中得到了证实，扩散模型在训练过程中出现的模式崩溃现象较少，生成结果的一致性和可靠性更高。

• 理论基础扎实

扩散模型的理论基础源于坚实的数学基础，包括非平衡热力学和随机过程理论。这一理论框架有助于深入理解和分析模型的行为和性能，为模型的改进和优化提供了理论指导。例如，扩散模型中的Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) 和 Score-Based Generative Models (SGMs) 都是基于随机微分方程（SDEs）构建的，这些模型的数学性质为理解和改进模型提供了坚实的基础。

• 可扩展性强

扩散模型可以相对容易地扩展到不同的数据类型和领域，如从图像生成扩展到文本生成、语音合成等，具有广泛的应用前景。这种可扩展性使得扩散模型能够适应多种数据模态和应用需求，从而在多个领域中发挥作用。例如，扩散模型已经被应用于自然语言处理、生物信息学和金融数据生成等领域，显示出其强大的泛化能力。

5.2. 扩散模型劣势分析

• 计算成本高

扩散模型在生成高质量数据样本方面虽然表现出色，但其背后的计算成本不容忽视。由于扩散模型需要执行大量的迭代步骤来逐步生成图像或数据，这导致了相对较高的计算成本。研究表明，扩散模型的采样步骤通常需要上千次迭代，每次迭代都需要模型进行前向计算，这在资源消耗上是相当可观的。例如，在ImageNet数据集上的实验中，扩散模型的单次生成可能需要数小时到数天的时间，这取决于模型的复杂度和硬件配置。此外，扩散模型在训练过程中需要存储和处理大量的中间数据，这也增加了计算成本。

• 显存需求大

扩散模型的参数量通常较大，这导致了对显存的高需求。在高分辨率图像生成任务中，显存的需求尤为突出。例如，一些最新的扩散模型在处理1024x1024分辨率的图像时，可能需要超过24GB的显存。这对于大多数个人用户和小型实验室来说是一个不小的挑战，因为他们可能没有足够的硬件资源来支持这样的模型训练和推理。显存的限制也意味着在实际应用中，扩散模型可能需要在更强大的硬件上运行，这无疑增加了部署成本。

• 采样速度慢

尽管扩散模型能够生成高质量的数据样本，但其采样速度慢是一个显著的劣势。如前所述，扩散模型通常需要上千个步骤来生成一个样本，这使得实时生成或快速迭代变得困难。在实际应用中，如在线内容生成或交互式应用，慢速采样可能成为用户体验的瓶颈。例如，一些商业应用可能需要在几秒钟内生成图像，而扩散模型的慢速采样无法满足这样的需求。

• 缺乏编码能力

一些扩散模型可能缺乏编码能力，这意味着它们无法直接对隐空间进行编辑和操作。这在某些需要对生成内容进行精细控制和修改的任务中可能会受到限制。例如，在图像编辑应用中，用户可能希望在生成的图像中添加或删除特定的元素，而缺乏编码能力的扩散模型难以实现这样的操作。

• 训练难度较大

扩散模型的训练过程相对复杂，涉及到大量的超参数调整和优化策略的选择。由于扩散模型的训练过程涉及到多个阶段，包括前向扩散和反向去噪，因此需要仔细地调整和优化超参数，如噪声水平、采样步数等。这些超参数的选择对模型的性能有着直接的影响，而找到最佳的超参数组合往往需要大量的实验和调整。此外，扩散模型的训练通常需要大量的数据和计算资源，这增加了训练的难度和成本。

5.3. 扩散模型未来改进方向

•  加速采样方法

为了解决扩散模型采样速度慢的问题，未来的研究可以集中在开发更高效的采样方法上。以下是一些可能的研究方向：

- 优化时间步长：通过设计优化问题来寻找特定数值ODE求解器在扩散模型中更合适的时间步长，减少采样步骤同时保持生成质量。实验表明，与均匀时间步长相比，优化时间步长可以显著提高图像生成性能。

- 并行化采样：利用多个GPU之间的并行性，将模型输入分成多个patch，每个分配给一个GPU处理，通过位移patch并行性减少通信开销，实现加速。

- 改进的扩散过程：探索非马尔可夫过程，允许每一步依赖更多以往的样本来进行预测新样本，以较大的步长做出准确的预测，从而加快采样过程。

- 部分采样：在generation process中忽略一部分的时间节点，只使用剩下的时间节点来生成样本，直接减少采样时间。

•  提高最大似然估计

扩散模型在最大似然估计的表现不如基于似然函数的生成模型，未来的研究可以集中在如何提高扩散模型的似然估计能力：

- 损失函数设计：通过设计损失函数的权重函数，使得plug-in reverse SDE生成样本的似然函数值小于等于损失函数值，即损失函数是似然函数的上界。

- 噪声进度优化：通过设计或学习前向过程的噪声进度来增大变分下界（VLB），从而提高似然估计。

- 学习反向方差：学习反向过程的方差，减少拟合误差，有效地最大化VLB。

• 增强数据泛化能力

扩散模型在泛化到各种数据类型的能力上存在局限，未来的研究可以探索如何增强模型的数据泛化能力：

- 特征空间统一：将数据转化到统一形式的latent space，然后在latent space上进行扩散，使得扩散模型能够处理非连续性数据。

- 数据依赖的转换核：根据数据类型的特点设计diffusion process中的transition kernels，使扩散模型可以直接应用于特定的数据类型。

- 跨模态数据融合：探索多模态数据源的融合，提高扩散模型在处理多模态时间序列和时空数据时的预测性能和上下文理解能力。

- 结合大模型：结合大型语言模型（LLMs）与扩散模型，利用LLMs的自然语言理解能力增强时间推理，并为复杂系统提供更全面的视图。

文章来自微信公众号“智驻未来”，作者“小智”