本文共 550 字，大约阅读时间需要 1 分钟。
本文来源公众号“OpenCV与AI深度学习”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。
原文链接：
扩散模型：是一类生成模型，通过逐步向数据中添加噪声并训练模型逆向还原的方式，生成新的样本或重建原始数据。
扩散模型的核心在于前向和反向两个过程：前向过程将清晰的数据逐步转换为噪声数据，直到完全随机化，而反向过程则学习从噪声数据一步步还原出原始样本。
这种逐层去噪的方式使扩散模型在「生成逼真图像」、「数据增强和图像修复」等任务中表现出色，广泛应用于「图像生成、自然语言处理等领域」。
在水下检测方面：扩散模型提供了新的解决方案，尤其在处理水下图像质量差和可见度低的挑战时。水下环境通常受制于光线不足、浑浊水体和光散射等影响，使得目标物体识别和检测变得复杂。
扩散模型通过其去噪和逐层细化的过程，可以增强水下图像的清晰度，去除水下环境中存在的噪声和模糊效果，从而提升水下检测的准确性。
这种方法「减少了对高质量水下数据」的依赖，为水下「目标识别、生态监测」和「海洋探测」等应用提供了更有效的技术支持。
转载地址：http://nrsfk.baihongyu.com/