弥散模型英文解释翻译、弥散模型的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 dispersion model

分词翻译：

弥散的英语翻译：

【医】 diffuse; diffusion; dispersion; effuse

模型的英语翻译：

former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern

专业解析

弥散模型（Diffusion Model）是一种基于概率生成框架的机器学习方法，其英文对应术语为"Diffusion Probabilistic Model"。该模型通过模拟数据在时间维度上的扩散过程，逐步将随机噪声转化为目标数据分布，常用于图像生成、语音合成等领域。

从技术机制来看，弥散模型包含正向扩散（forward diffusion）和逆向去噪（reverse denoising）两个核心阶段。正向扩散通过马尔可夫链逐步对原始数据添加高斯噪声，直至数据完全变为随机噪声，其数学表达为： $$ q(xt|x{t-1}) = mathcal{N}(x_t;sqrt{1-betat}x{t-1},beta_tmathbf{I}) $$ 逆向过程则通过神经网络学习如何逐步去除噪声，重构原始数据分布。这一特性使其在图像生成质量上超越传统GAN模型，2020年OpenAI的研究显示，弥散模型在ImageNet数据集上取得了当时最优的FID评分。

该模型在医学影像分析领域展现出独特价值，例如斯坦福大学团队成功将其应用于MRI图像重建，通过可控的去噪过程生成高分辨率影像。其优势在于：稳定的训练过程、明确的概率解释性，以及生成样本的多样性。当前研究前沿聚焦于加速采样速度，Google Brain团队提出的DDIM方法可将推理步骤缩减至50步以内。

网络扩展解释

“弥散”指物质（如烟雾、气味）在空间中逐渐扩散或消散的过程。但“弥散模型”这一术语在常规学术或技术领域中并不常见，可能存在以下两种推测方向：

物理/化学中的扩散模型
若指物质扩散的数学模型，可能与菲克定律（Fick's Law）相关，用于描述浓度梯度下的扩散过程，公式为：
$$ J = -D frac{partial phi}{partial x} $$
其中(J)为扩散通量，(D)为扩散系数，(phi)为浓度。
生成模型中的“扩散模型”
若为术语混淆（如“弥散”与“扩散”），可能指近年来人工智能领域的扩散模型（Diffusion Models），其通过逐步添加和去除噪声生成数据，常用于图像合成。核心思想是模拟数据在时间维度上的扩散与逆过程。

由于当前搜索结果未明确提及“弥散模型”，建议进一步核实术语准确性或提供更多上下文。若需了解上述推测方向的细节，可参考物理学扩散理论或深度学习中的扩散模型研究。