5000字+多图，一文看清“扩散模型编年史’！

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388 天前

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AIGC

文章转载来源：AIGC

来源：Zeqiang Lai

作者：别有一洞天‌

（图片由扩散模型生成，截取自Midjourney showcase）

序章
生成纪元

“打基础” 的 2020 秋 - 2021 年秋
“百花齐放” 的 2021 秋 - 2022 年春
“大步迈向大模型时代” - 2022 春 - 2022 年秋

后生成纪元

“军备竞赛启动” - 2022 秋 - 2023 年春
“手慢无” - 2023 春 - 至今

What's Next
冷知识

序章

AIGC (Artificial Intelligence Generated Content) 这个概念，可以毫不夸张地称之为本年度在人工智能领域内圈内乃至圈外最为火爆的一个话题。对于一般大众而言，AIGC的热议热潮，应当溯源至去年年底2022年，即 Stable Diffusion 的开源公布，以及随之而来的一系列借助 Stable Diffusion 为基础的工作。这些成果使得人工智能绘画领域呈现出前所未有的高品质创作与创意，而开源工具 Stable Diffusion WebUI 和 ComfyUI 与商业化产品 Midjourney 的问世，则大幅降低了普罗大众使用此类工具的门槛。

从技术角度来看，AI绘画热潮的兴起要归功于扩散模型的引入。然而，作为一项早在2015年于国际机器学习会议（ICML）上提出的理论构想，其初现并未引起广泛的关注。直至2020年6月，来自加州大学伯克利分校的一篇题为 DDPM 去噪扩散概率模型的 NeurIPS论文，在更加庞大的数据集上展现出与当时最优的生成对抗网络（GAN）模型相媲美的性能，研究人员方才逐渐领悟到扩散模型在内容创作领域所蕴藏的威力与前景。