diffusion model 大概在做什么事情？
我不喜欢从原理讲起的书，但
我本来想直奔讲解推理加速的章节的，但看了一眼全是公式，我还是老实地从头看起吧。
虽然我一向不喜欢从xxx原理开始介绍的书籍
关于diffusion model，同事曾推荐我以下的资料：
- Diffusion Models | Paper Explanation | Math Explained
- Flow Matching | Explanation + PyTorch Implementation
同事说可以直接看第二个，但都是公式推导，我连那些基本的棍子符号都忘记是什么意思了，这个视频我打开过三次，看到公示就开始涣散了，我决定放过我自己，等我足够厉害了再回来看这个广受好评的视频。
为了给我自己梳理一下diffusion model，我决定应该先大概建立一个感性的概念。
3Blue1Brown 一向是这方面的专家，强烈建议观看：But how do AI images and videos actually work? | Guest video by Welch Labs
如果上面这个视频对你来说还是有点困难，可以先从最小幅度开始建立这种感性的概念：【闪客】为啥AI画的“表”总是10:10？
diffusion model 大概在做什么事情？
我的情况比较特殊，我基本是对着diffusion model 的推理代码开始入门的，没有看过原理，所以决心开始写博客补课。
在diffusion model的推理过程中，除了模型权重以外，会需要输入一些参数：prompt、num_inference_steps、guidance_scale、noise_seed等等。可以先玩玩文生图的工作流：在线ComfyUI 体验Qwen Image文生图
在3Blue1Brown的视频中，对diffusion model的推理过程有一个很好的概括：时变的矢量场
参考文献
[1] The Principles of Diffusion Models: From Origins to Advances. arXiv preprint arXiv:2510.21890, 2025. https://arxiv.org/pdf/2510.21890