扩散模型：AI 是怎么从噪声里画出图的
中文旁白科普视频 · 约 9 分钟 · 原理、亲手训练的小实验、真实模型的 40 步
章节
- 00:00开场
- 00:22墨水在水里散开：什么是“扩散”
- 00:54正向扩散：一步步加噪声
- 01:25核心思路：把一大步拆成很多小步
- 01:53训练：让网络猜出噪声
- 02:28小实验：在平面上还原一个“傅”字
- 03:56从平面到图片：像素空间与潜在空间
- 04:51真实模型：Stable Diffusion 的 40 步
- 05:15先定轮廓再添细节：从傅里叶的角度看
- 05:57文字怎么指挥画面：文本引导与引导强度
- 06:49历史：十年间的几次关键突破
- 07:45应用：视频、蛋白质设计、天气预报
- 08:31三句话总结
真实生成画面来自 Stable Diffusion v1.5（Colab T4 显卡，DDIM 40 步）；“傅”字小实验为 PyTorch 自写 6 层全连接网络、Colab T4 训练；频率分析是对生成过程的实际计算。标注“示意”的画面为插图。其余动画与图表均由 Python 代码生成，旁白为 AI 语音合成。