导语

最近AI绘画应用如火如荼，

有关算法的应用产品也很多，比如DALLE2

官网地址：https://openai.com/dall-e-2/

DALLE2产品描述：DALL·E2是一个新的人工智能系统，可以根据自然语言的描述创建逼真的图像和艺术

其主要功能有：

DALLE 2可以从文本描述中创建原创、逼真的图像和艺术。它可以组合概念、属性和样式。

DALLE 2可以通过自然语言字幕对现有图像进行逼真的编辑。它可以添加和删除元素，同时考虑阴影、反射和纹理。

DALLE 2可以将图像扩展到原始画布之外，创造出更广阔的新构图

DALLE 2可以创建不同的灵感来源于原作。

1.为什么叫扩散算法

AI绘画架构，核心算法就是运用了Diffusion（扩散算法）

举个列子：之前三亚出现游客聚集性新冠，如果当时不选择集中隔离，而是允许游客自由进出，那原本集中在一起的游客病例的特征（也可以说是病例轨迹），因为扩散开来，回到各个城市，那不同的游客的病例特征（病例轨迹）也会因此多样化了。

回到图像中，游客的病例特征也就是对应到图像的特征上（最直接的特征就是图像直方图）

对比以前的GAN也是图像生成的算法

GAN缺点：

• GAN训练两个网络，难度较大
• 不容易收敛，而且多样性比较差,只关注能骗过判别器

GAN所能生成出的图像，其图像特征多样性较差，在训练中，只需要生成器生成的图像能满足当前的判别器，使判别器不能识别出假的即可了。

2.Diffusion算法理论

Diffusion算法可以根据结构，有二个方向分成是前向过程和反向过程

2.1 前向过程

核心：不断对输入的图像数据加入噪声，最后变成一个纯噪声的数据

每个时刻 t tt，加入的噪声是不同的，并且加入噪声的数量，会随着时间，越来越多。

2.1.1 公式推导

2.2 后向过程(去噪过程)

2.2.1 公式推导

3.算法流程

模型的训练和预测，并通过损失函数来拟合，一直是围绕着噪声Z t 来求解的