书籍概述 - 书籍《The Principles of Diffusion Models》由来自Sony AI、OpenAI和斯坦福大学的团队编写，旨在系统梳理扩散模型的发展脉络与核心思想，为研究者和初学者提供可靠指南 [5] - 该书长达460多页，以严密的数学推导贯穿始终，主要面向具备深度学习基础或深度生成建模初步认识的研究人员、研究生及从业者 [9] - 书籍通过统一的数学框架串联了变分、得分与流等多种视角，探讨了扩散模型如何工作、为何有效以及未来发展方向 [6] 扩散模型核心原理 - 扩散模型将生成过程视为一种随时间逐步演化的变换，通过多阶段推理将粗略结构细化为精致细节，与传统生成模型直接学习噪声到数据的映射不同 [12] - 该领域存在三种主要互补的理论框架：变分方法、基于得分的方法和基于流的方法，它们都包含正向过程（逐步加噪）和反向过程（逐步去噪） [12][22] - 这三种视角在数学上等价，共同构成了扩散建模的统一理论图景，并可与变分自编码器、能量模型和归一化流等经典生成建模方法联系起来 [17][23] 模型加速与可控生成 - 通过分类器引导和无分类器引导等方法，可以在生成过程中根据用户定义的目标或属性进行条件控制，实现偏好对齐，提升生成的可控性 [29] - 采用先进的数值求解器可以在更少的反向积分步骤中近似模拟扩散反过程，从而显著降低计算成本，同时保持生成质量，实现高效快速采样 [29] - 基于蒸馏的方法训练学生模型模仿教师扩散模型的行为，能以显著更少的积分步数（甚至单步）重现采样轨迹，从根本上提升生成速度 [30] 下一代生成模型发展 - 流图模型族（如一致性模型、一致性轨迹模型、平均流）的兴起正在塑造下一代生成式人工智能 [15] - 从零开始学习常微分方程的解映射（流映射）的框架，允许模型直接将噪声映射为数据样本，或执行任意时刻间的跳跃式生成，消除了多步采样的时间瓶颈 [31][32] - 该方法旨在学习连接任意源分布与目标分布的流动过程，为端到端的快速生成系统提供了严谨的数学基础与可行的实现路径 [24]