Diffusion学习1-预备知识

Diffusion模型打响了AIGC的第一枪，我之前一直是做GAN这一块的图像生成，但是奈何Diffuison模型效果好的离谱，也趁着空闲时间抱着学习的态度看看到底是他是靠着什么"吊打"GAN的，但是在推Diffusion公式的时候，牵扯到很多比较细碎的小知识点，有一些因为不常用也都忘记了，这里正好补充在这里，方便后续快速查询。 关于Diffusion相关的论文推导后面会单独开一个新的文章进行介绍，如果有时间和精力应该还会补充代码的实践~ 马尔科夫链 总体思想: 过去的所有信息都被保存在了现在的状态中，只使用现在状态就能预测到之后的状态，换句话说就是某个时刻的状态转移概率只依赖于它的前一个状态。 公式化表达: 举例: 股市涨跌：当前股市的涨、跌、平的状态概率分别为[0.3,0.4,0.3]，且转移概率矩..