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扩散模型揭秘：理解DALL-E和Midjourney背后的技术
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
扩散模型是一种生成图像的AI算法，通过逐步添加和去除噪声来生成新图像。它包括前向过程（将图像转为噪声）和反向过程（从噪声重建图像）。DALL-E和Midjourney等产品利用文本提示指导生成，采用不同技术实现。
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关键要点
- 扩散模型是一种生成图像的AI算法，通过逐步添加和去除噪声来生成新图像。
- 扩散模型包括前向过程（将图像转为噪声）和反向过程（从噪声重建图像）。
- 前向过程是将图像逐步降噪，最终变为随机噪声。
- 反向过程是通过训练的模型逐步去除噪声，生成清晰的图像。
- 文本条件化使得生成图像可以根据文本提示进行调整，使用预训练的文本编码器进行处理。
- DALL-E和Midjourney都基于扩散模型，但在技术应用上有所不同。
- DALL-E使用基于CLIP的嵌入进行文本条件化，而Midjourney则有其专有的扩散模型架构。
- DALL-E和Midjourney在处理提示长度和复杂性上也存在差异，DALL-E能处理更长的提示，而Midjourney更适合简洁的提示。
- 扩散模型为现代文本到图像系统提供了基础，能够从随机性生成全新图像。
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