第15章 生成式世界模型（Generative World Models）技术大纲第一章 范式转移：从确定性世界模型到扩散概率建模

目录

1.2 扩散概率基础与世界建模适配

1.2.1 扩散过程与逆过程的形式化定义

1.2.2 视频扩散作为状态转移模型

1.2.3 条件注入机制与可控性设计

第二部分：结构化伪代码

算法10：扩散过程与逆过程的形式化实现（对应1.2.1）

算法11：视频扩散状态转移与时空解耦（对应1.2.2）

算法12：条件注入与可控性设计（对应1.2.3）

第三部分：代码实现

脚本9：扩散过程实现与噪声调度（对应1.2.1）

脚本10：视频扩散世界模型与自回归生成（对应1.2.2）

脚本11：条件扩散与可控生成系统（对应1.2.3）

1.2 扩散概率基础与世界建模适配

1.2.1 扩散过程与逆过程的形式化定义

前向加噪过程通过马尔可夫链将数据分布逐步转化为高斯噪声。给定初始数据样本 x0​∼q(x0​) ，前向过程在每个时间步 t 注入高斯噪声，形成条件概率分布：

q(xt​∣xt−1​)=N(xt​;1−βt​​xt−1​,βt​I)

通过重参数化技巧，任意时间步 t 的样本可直接从初始数据采样：

xt​=αˉt​​x0​+1−αˉt​​ϵ,ϵ∼N(0,I)

其中 αˉt​=∏s=1t​(1−βs​) 。该马尔可夫链的极限状态 t→T 收敛于标准高斯分布，为逆向生成提供可解析的边界