杨
杨玲
老
老王
老王：目前AIGC领域存在两大生成式模型，分别是ChatGPT背后的的大语言模型和妙鸭相机背后的扩散模型。理解二者的概念区分至关重要。
杨玲：扩散模型与大语言模型源于人工智能领域不同的分支。扩散模型通过对真实数据加噪再进行去噪生成，学习数据本质的关联，擅长处理各种模态的数据，尤其在图像、视频等复杂数据的生成上表现出色。而大语言模型基于mask prediction机制，在自然语言处理方面具有优势，但扩展到3D、视频等领域仍面临挑战。扩散模型学习的任务更难，但学好后的效果也会更好。
老王：扩散模型和大语言模型来自人工智能领域不同的分支，生成机制不同，应用方向和实现方式也不同。
Deep Dive
本部分介绍了扩散模型的概念，并将其与之前的生成模型（如VAE和GAN）以及大语言模型进行了比较。扩散模型是一种多步的编码自编码器，其生成效果比VAE更逼真，理论性也比GAN更强。它与大语言模型的区别在于，扩散模型可以处理各种模态，而大语言模型目前主要应用于自然语言处理领域。
- 扩散模型是一种多步的VAE，生成效果比VAE更逼真，理论性也比GAN更强
- 扩散模型可以处理各种模态，而大语言模型目前主要应用于自然语言处理领域
- 扩散模型的生成机制与大语言模型不同，它通过对真实数据加噪再降噪来学习数据本质，而大语言模型基于mask prediction
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