各位看官，请听我道来这最近风靡一时的AI绘图模型——扩散模型（Diffusion Model）的故事。咱们就分几个章节，慢慢道来。
缘起
话说那一年，天下大治，科技昌明。有一群年轻的学者，他们日以继夜地钻研着如何让机器学会画画。经过无数次尝试与失败，终于有一天，灵感乍现，发明了一种全新的方法——扩散模型。这种方法就像是在一幅画中逐渐加入雪花般的噪点，直到画面完全模糊，然后又神奇地将这些噪点一点点去除，最终还原出一张美丽的图画。
正向过程之“加噪”
话说这加噪，可不是随随便便加的。就像一位老中医开药方，每一味药都有它的道理。我们的模型也是这样，它按照一定的规律，小心翼翼地往原始图像里添加高斯噪声，一点一点，直至原图特征消失不见，变成一片混沌。这个过程被称为“前向扩散”，就好似一场精心策划的艺术破坏活动。
反向过程之“去噪”
然而，故事并没有结束。当图像变得如同电视没信号时的画面一样，真正的魔法开始了。通过学习之前加噪的过程，模型学会了如何去掉那些不和谐的因素，一步一步地恢复原本的模样。这就叫做“反向扩散”。想象一下，就像是把时间倒流，从一团混乱中重新找回了最初的美。
训练中的秘密武器
要想让机器掌握这一套复杂的技巧，自然离不开大量的练习。于是乎，研究人员们开始收集海量的真实图片，并对它们进行一系列的加噪处理。每一次加噪，都记录下变化的数据；而之后的去噪，则是对这些数据的学习与模仿。如此反复，模型渐渐掌握了其中的奥秘。
采样器登场
到了这里，主角之一——采样器闪亮登场。它负责根据学到的知识，在潜空间（latent space）里创造出新的图像。所谓潜空间，就是将普通图像压缩到极小尺寸的地方，这里存储着无数可能的世界。采样器就像是一位魔法师，在这片神秘之地挥动魔杖，创造出令人惊叹的作品。
CLIP编码与提示词的力量
但是，仅仅有魔法还不够，还需要有人类的语言作为指引。这时，CLIP编码器出现了，它能够理解我们所说的每一句话，并将其转化为机器能懂的信息。无论是描述一个充满诗意的风景，还是勾勒出心中理想的肖像，只需简单几句提示词，就能指挥模型完成任务。
结语
就这样，经过无数个日夜的努力，扩散模型成为了当今最炙手可热的技术之一。它不仅改变了艺术创作的方式，也为我们打开了通向无限可能性的大门。未来会怎样？谁也无法预料。但可以肯定的是，这场由科技带来的变革，才刚刚开始……
本文作者：
曹操
原文链接：
大白话讲解AI扩散模型的原理
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