趋近智
生成式AI扩散模型入门
章节 1: 生成模型简介
生成模型概述
扩散模型的缘由
核心思路：噪声与去噪
概率框架概述
第 1 章测验
章节 2: 前向扩散过程
定义马尔可夫链
高斯噪声调度
每一步的数学表示
从中间步骤采样
前向过程的性质
实践：模拟正向扩散
第 2 章测验
章节 3: 逆向扩散过程
目标：逆转马尔可夫链
逼近逆向转移
使用神经网络参数化逆向过程
预测噪声分量
去噪步骤的数学表达
第 3 章测验
章节 4: 模型架构与训练
用于噪声预测的U-Net架构
整合时间步信息
定义训练目标
简化训练损失的推导
训练算法
动手实践：搭建U-Net
第 4 章测验
章节 5: 采样与生成过程
从噪声生成数据
DDPM采样算法
理解采样方差
加速采样方法介绍：DDIM
DDIM采样算法
DDPM与DDIM的权衡
动手实践：实现采样循环
第 5 章测验
章节 6: 扩散模型的条件生成
条件生成的动因
分类器引导
无分类器引导 (CFG)
实现分类器无关引导
文本条件要点
用于条件生成的架构修改
动手实践：应用引导
第 6 章测验
用于条件生成的架构修改
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- Denoising Diffusion Probabilistic Models, Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel, 2020 arXiv DOI: 10.48550/arXiv.2006.11239 - 介绍了去噪扩散概率模型 (DDPM) 框架，概述了用于噪声预测的 U-Net 架构。该论文奠定了条件扩散模型所改编的基础架构。
- High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models, Robin Rombach, Andreas Blattmann, Dominik Lorenz, Patrick Esser, Björn Ommer, 2022 CVPR 2022 DOI: 10.48550/arXiv.2112.10752 - 介绍了潜在扩散模型（LDM），该模型通过在潜在空间中操作显著降低了计算成本，并利用交叉注意力机制将高维条件信息（如文本嵌入）集成到 U-Net 架构中。
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