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
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
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
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
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
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
从中间步骤采样
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- Denoising Diffusion Probabilistic Models, Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel, 2020 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 33 DOI: 10.48550/arXiv.2006.11239 - 这篇基础论文介绍了去噪扩散概率模型（DDPMs）的现代表述，并详细阐述了前向扩散过程，包括从x0直接采样的公式。
- Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics, Jascha Sohl-Dickstein, Eric A. Weiss, Niru Maheswaranathan, Surya Ganguli, 2015 Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML) DOI: 10.48550/arXiv.1503.03585 - 这篇原创论文引入了用于生成式AI的扩散模型概念，为前向和反向过程建立了框架。
- Diffusion Models: A Unified Perspective, Jonathan Timcheck, Sumit Bam Shrestha, Daniel Ben Dayan Rubin, Adam Kupryjanow, Garrick Orchard, Lukasz Pindor, Timothy Shea, Mike Davies, 2023 arXiv preprint arXiv:2303.09503 DOI: 10.48550/arXiv.2303.09503 - 一份全面的综述，提供了对各种扩散模型的统一视角，包含前向过程及其数学基础的详细解释。