120.多模态扩散模型落地｜从图像生成到分子、三维建模技术拓展

摘要

扩散模型（Diffusion Models）是当前生成式AI领域最具影响力的技术之一，其通过模拟数据逐步加噪与去噪的马尔可夫链过程，实现了优于GAN的图像生成质量。本文从数学原理出发，逐步推导前向扩散与反向去噪的核心公式，并基于PyTorch实现一个完整的DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）训练与采样流程。文章包含完整可运行代码、关键参数详解、常见训练失败原因及解决方案，帮助读者从理论到实践彻底掌握扩散模型。

应用场景

扩散模型的应用已覆盖多个领域，典型场景包括：

• 图像生成：无条件生成（如CelebA人脸、LSUN卧室）、条件生成（文生图Stable Diffusion、图生图ControlNet）
• 图像修复：去噪、超分辨率、补全、上色
• 分子生成：药物分子构象生成（如GeoDiff）
• 音频生成：语音合成、音乐生成（如DiffWave）
• 三维生成：点云生成、NeRF扩散模型

本文以无条件图像生成为例，聚焦DDPM核心算法，代码可直接迁移至其他模态。

核心原理

1. 问题定义

给定真实数据分布 q(x0)，扩散模型定义两个过程：

• 前向过程（加噪）：固定马尔可夫链，逐步向数据添加高斯噪声，直至变成标准正态分布。
• 反向过程（去噪）：学习一个参数化的马尔可夫链，从噪声逐步恢复数据。
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