从 DALL·E 到 Stable Diffusion：扩散模型、文本条件、引导与潜空间的原理梳理

扩散模型通过前向加噪、反向去噪生成图像，DALL·E、DALL·E 2、Imagen 到 Stable Diffusion 都基于这一思路。DDPM（2020）将反向过程建模为高斯分布，让神经网络从纯噪声中逐步去噪还原图像，训练时学习预测所加噪声，采样时每个时间步只减去一小部分噪声再补回少量噪声。