能完了扩散模型论文的理论推导过程，但感性上还是想不通，噪声加噪声怎么可能加出有意义的图像呢？
2024-12-23 阅读 8
扩散模型是一种用于图像处理的算法，它基于假设，在噪声图像中存在着有规律的结构。通过在噪声图像中引入一定程度的随机性，扩散模型试图恢复出原始图像的结构。在这个过程中，噪声与噪声之间的相互作用并不是简单的加法，而是通过一系列复杂的数学运算，使得噪声逐渐被抑制，而原始图像的信息逐渐显现出来。
具体来说，扩散模型通过迭代运算，将每个像素点的数值与周围像素点的数值进行比较和调整，以逐步减小噪声对图像的影响，同时保留图像的边缘和细节。这个过程类似于在噪声中寻找规律，然后根据这些规律逐步修复图像。
虽然从直观上看，噪声加噪声似乎不可能产生有意义的图像，但扩散模型的数学原理和算法设计使得这种看似矛盾的情况成为可能。通过合理的数学推导和算法实现，扩散模型能够在复杂的噪声环境中恢复出清晰的图像，从而在图像处理领域发挥重要作用。
更新于 2024年12月23日
