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
扩散模型的量化
这部分内容有帮助吗？
- Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference, Benoit Jacob, Skirmantas Kligys, Bo Chen, Menglong Zhu, Matthew Tang, Andrew Howard, Hartwig Adam, and Dmitry Kalenichenko, 2018 Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (IEEE) DOI: 10.1109/CVPR.2018.00216 - 本文介绍了量化感知训练（QAT），这是本节讨论的一种技术，为模型如何训练以抵抗量化提供了基础理解。
- Q-Diffusion: Quantizing Diffusion Models for Efficient Generation, Yefei He, Hanyu Wang, Xiangyu Sun, Jianxing Xu, Qingyi Gu, Yang Liu, Zhaodong Wang, Zhangyang Wang, Kaiyuan Guo, and Wenshuo Li, 2023 Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)) DOI: 10.1109/CVPR52688.2023.00762 - 本文直接解决了扩散模型量化的挑战并提出了解决方案，为实际实现和保持生成质量的策略提供了见解。
- Outlier-Aware Quantization for Diffusion Models, Qingyi Gu, Yefei He, Fan Yang, Yihua Ye, Jianxing Xu, Zhangyang Wang, Kaiyuan Guo, Wenshuo Li, 2023 Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (IEEE) DOI: 10.1109/CVPR52688.2023.00761 - 这项工作专门解决了扩散模型激活中动态范围和异常值的问题，这是本节强调的一个主要挑战，为更有效的量化提供了先进技术。