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