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
定义马尔可夫链
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- Markov Chains, James R. Norris, 1997 (Cambridge University Press) DOI: 10.1017/CBO9780511810633 - 本书对马尔可夫链的理论和应用进行了基础性介绍，是其数学性质和定义的重要参考资料。
- Denoising Diffusion Probabilistic Models, Jonathan Ho, Ajay Jain, and Pieter Abbeel, 2020 Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 33 (Curran Associates, Inc.) DOI: 10.48550/arXiv.2006.11239 - 本文介绍了去噪扩散概率模型，明确将前向扩散过程定义为一个逐步添加高斯噪声的固定马尔可夫链。
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