趋近智
进阶扩散模型架构与训练
章节 1: 基础回顾与进阶噪声调度
回顾：去噪扩散概率模型（DDPM）
回顾：去噪扩散隐式模型 (DDIM)
数学原理：分数匹配与常微分方程
标准噪声调度法的局限性
设计定制噪声调度
可学习方差调度
动手实践：实现噪声调度变体
章节 2: 高级U-Net架构
扩散模型中的标准U-Net
U-Net中的注意力机制（自注意力、交叉注意力）
在U-Net中整合时间嵌入
高级条件输入整合
为求效率的架构变体（深度、宽度、池化）
归一化方法（GroupNorm, AdaLN）
实操：修改带注意力机制的 U-Net
章节 3: 基于Transformer的扩散模型
生成式建模中采用Transformer模型的缘由
使Transformer适应图像数据 (ViT, 图像块嵌入)
扩散变换器 (DiT)：架构概述
扩散Transformer模型中的条件作用
U-Net与Transformer在扩散模型中的比较
DiT 的实现考量
动手实践：构建一个简单的 DiT 模块
章节 4: 进阶训练技巧
分类器引导：原理与实现
无分类器引导 (CFG)：理论与优势
实施与调整CFG尺度
高级损失函数形式 (v-预测, L_simple)
模型参数化 (epsilon预测 vs. x0预测)
训练稳定性的方法 (梯度裁剪, 指数移动平均)
扩散模型的混合精度训练
动手实践：实现无分类器引导
章节 5: 一致性模型
动机：对更快采样的需求
核心思想：一致性
一致性模型训练：蒸馏方法
一致性模型训练：独立方法
一致性模型中的采样 (单步和多步)
一致性模型的架构考量
权衡：速度与质量
实践操作：基本一致性蒸馏
章节 6: 进阶采样与优化
高阶求解器 (DPM-求解器, UniPC)
随机采样变体
引导采样改进
采样问题排查（伪影、模糊）
扩散模型的模型蒸馏
扩散模型的量化
硬件加速考量 (GPU 核函数, 编译)
动手实践：比较高级采样器
为求效率的架构变体（深度、宽度、池化）
这部分内容有帮助吗？
- U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox, 2015 MICCAI 2015 DOI: 10.48550/arXiv.1505.04597 - 提供了基础的U-Net架构，这是一个被广泛采用的编码器-解码器网络，构成了许多扩散模型骨干和所讨论的架构变体的基础。
- Denoising Diffusion Probabilistic Models, Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel, 2020 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020) DOI: 10.48550/arXiv.2006.11239 - 介绍了去噪扩散概率模型框架，展示了U-Net作为噪声预测骨干的有效性，强调了U-Net变体优化的背景。
- EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks, Mingxing Tan, Quoc V. Le, 2019 International Conference on Machine Learning, 2019 DOI: 10.48550/arXiv.1905.11946 - 提出了一种对网络维度（深度、宽度、分辨率）进行高效扩展的复合缩放方法，为平衡这些维度以实现最佳性能和效率提供了宝贵的见解。
- Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network, Wenzhe Shi, Jose Caballero, Ferenc Huszár, Johannes Totz, Andrew P. Aitken, Rob Bishop, Daniel Rueckert, Zehan Wang, 2016 Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2016) DOI: 10.1109/CVPR.2016.333 - 介绍了亚像素卷积（像素混洗）技术，这是一种高效的上采样方法，与转置卷积相比，可以减少棋盘格伪影并降低计算成本。