扩散模型

引言
一、扩散模型的基本概念
扩散模型（Diffusion Models）是一种基于概率论的生成模型，最初源自物理学中的扩散过程理论，比如墨水在水中的扩散过程。在机器学习领域，这一概念被创造性地应用于数据生成任务，特别是图像和声音的合成。它

最近，扩散模型（diffusion model）在图像生成领域取得了显著的进展，为图像生成和视频生成任务带来了前所未有的发展机遇。尽管取得了令人印象深刻的结果，扩散模型在推理过程中天然存在的多步数迭代去噪特性导致了较高的计算成本。近期出现了

写在前面&笔者的个人理解
目前，随着自动驾驶技术的越发成熟以及自动驾驶感知任务需求的日益增多，工业界和学术界非常希望一个理想的感知算法模型，可以同时完成三维目标检测以及基于BEV空间的语义分割任务。对于一辆能够实现自动驾驶功能的车辆而言，其

原标题：lidardm: generative lidar simulation in a generated world
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2404.02903.pdf
代码链接：https://git

diffusion 不仅可以更好地模仿，而且可以进行「创作」。
扩散模型（Diffusion Model）是一种图像生成模型。与此前AI领域大名鼎鼎的GAN、VAE等算法，扩散模型另辟蹊径，其主要思想是一种先对图像增加噪声，再逐步去噪的过程