擴散模型簡史：從加噪去噪到催生影像、音樂與蛋白質設計
盤點了支撐當下影像生成 AI 的核心技術擴散模型的發展歷程。擴散模型借鑑非平衡熱力學，通過學習從噪聲中恢復資料的逆過程，並在 OpenAI CLIP 的指引下實現精準生成。除了畫畫，該架構正快速擴充套件至音樂創作以及蛋白質和 DNA 序列設計等生物醫療領域。
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斯坦福微調 Stable Diffusion：用 AI 合成胸部 X 光片，解決醫學資料缺口
斯坦福大學 AIMI 研究人員通過微調開源 Stable Diffusion，成功生成了具備病變特徵的逼真胸部 X 光片。研究證明通用潛擴散模型無需昂貴算力即可遷移到專業醫學領域，有助於填補罕見病資料缺口。不過目前生成影像多樣性有限，且協議禁止直接用於診斷。