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<p>探讨了<strong>扩散模型</strong>，这是一种<strong>生成模型</strong>，最初源于物理学中的扩散思想，并已发展成为<strong>人工智能生成内容</strong>领域的强大工具，尤其是在<strong>图像生成</strong>方面。文本解释了扩散模型的<strong>原理</strong>，包括前向扩散和反向扩散过程，以及它如何利用<strong>最大似然估计</strong>的思想。文中还追溯了扩散模型的<strong>发展历程</strong>，从早期的图像生成到通过<strong>采样器</strong>加速生成，再到通过<strong>分类器引导</strong>和与<strong>CLIP模型</strong>结合实现多模态生成。此外，文本详细介绍了<strong>扩散模型在计算机视觉、多模态（文本生成图像、视频、3D）以及AI基础科学等领域的广泛应用</strong>，并引入了<strong>Hugging Face Hub及其相关开源库</strong>，如Diffusers和Gradio，作为实践扩散模型的工具。最后，文本讨论了<strong>微调扩散模型</strong>的方法、<strong>引导技术</strong>以及<strong>如何在Hugging Face Hub上分享训练好的模型</strong>。</p>