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扩散模型的核心数学逻辑基于随机微分方程（SDE）和去噪得分匹配（Denoising Score Matching），通过U-Net或DiT等网络结构经过数十至数百步迭代采样生成图像
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7/15/2026
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Unverified扩散模型的数学本质是基于随机微分方程和得分匹配理论，支撑着Stable Diffusion、DALL-E等图像生成系统75% similarUnverified扩散模型的理论基础由 Song Yang 等人在 2020 年通过随机微分方程（SDE）框架统一阐明，概率流 ODE 的发现使确定性采样成为可能，催生了 DDIM 等加速采样方法，将采样步数从 1000 步压缩至 10-50 步70% similarUnverified扩散模型推理速度较慢，通常需要数十步去噪迭代才能生成一张图像，这催生了DDIM、DPM-Solver等加速采样算法69% similarVerified扩散模型通过在海量图像数据上训练，学会了从随机噪声中逐步去噪生成图像的能力67% similarVerified扩散模型是一类基于马尔可夫链的生成模型，核心思想是通过前向加噪和反向去噪来捕捉数据分布67% similar
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