我们不妨把AI的“扩散算法”比作一个反向绘画过程，想象一位艺术家从一张杂乱无章的画布开始逐步去除噪点，最终生成一幅生动的画作。扩散算法就是通过这种从噪声中逐步“还原”图像的方式来生成新的图像。
- 噪声处理：起点是“噪声”
这个过程从一张充满噪声的画布开始。可以把噪声理解成一团杂乱的色彩，就像在画布上随意洒满了颜料。通过算法，AI逐渐辨别出颜色、形状等特征，将图像逐步清晰化。 - 反向扩散：从噪声到图像
与传统的绘画过程不同，这个过程是“反向扩散”——每一步AI都会去除一点点噪音，并调整画布上的图案，使其越来越接近最终的目标图像。它会不断更新画布内容，类似于逐层揭开被掩盖的图像。 - 渐进逼近：逐步优化细节
在每一步，AI都会逐步调整图像的细节，让图像越来越清晰。在这里，AI的任务是让生成的图像逐渐逼近它从训练中学到的样本特征，这个过程就像是在不断调整图画中的细节，让图像的轮廓、颜色和纹理逐渐展现出来。
总结：
扩散算法本质上是一个“从无到有”的过程，通过不断去除随机噪声来还原图像。它的强大之处在于可以生成高度仿真的图像，而且生成过程就像在画布上逐步清晰地展现图像一样。