本网讯 5月22日下午，计算机学院于G404开展博士沙龙（工作坊）2025年第7期，此次讲座以“生成式扩散模型及其应用”为主题，由计算机学院王军华博士主讲,副院长杨德牛主持讲座，学院全体教师参加。
讲座现场
讲座内容涵盖了生成式人工智能的发展历程、扩散模型的核心原理、当前存在的问题及解决方案，以及扩散模型在多个领域的创新应用。王军华首先回顾了生成式人工智能的发展历程，扩散模型通过模拟数据逐步退化和重建的过程来学习数据分布，其核心分为前向过程（逐步添加噪声）和逆向过程（逐步去噪生成新样本）。王军华对比了两类方法的异同，指出扩散模型在生成质量和稳定性上的优势。
主讲人王军华
接着，在详细介绍DDPM框架时，王军华解释了前向马尔科夫扩散过程和逆向采样过程的数学原理。尽管扩散模型表现出色，但仍存在采样次数多、高分辨率图像生成代价高、图像生成不可控等问题。针对这些问题，王军华分别从减少采样次数、高分辨率生成优化、增强生成可控性介绍了多项前沿研究成果以及展示了扩散模型在多个领域的突破性应用。
讲座尾声，王军华展望了扩散模型的未来研究方向，包括加速采样、改进噪声估计能力、合成多样化样本，以及拓展多模态条件模型的应用。他鼓励年轻学者投身这一充满潜力的领域，推动生成式AI技术的进一步发展。
本次讲座不仅为听众揭开了扩散模型的神秘面纱，更展现了其在科研与产业中的广阔前景。王军华博士的精彩分享赢得了全场热烈掌声，为南国学术讲堂再添精彩的一笔。(图/文 计算机学院 肖小芹）
