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
用于噪声预测的U-Net架构
这部分内容有帮助吗？
- Denoising Diffusion Probabilistic Models, Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel, 2020 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Vol. 33 DOI: 10.48550/arXiv.2006.11239 - 这篇基础性论文介绍了去噪扩散概率模型（DDPM），并确立了U-Net架构在噪声预测中的应用，这是本节讨论的核心任务。
- Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 一本标准教材，全面解释了卷积神经网络、编码器-解码器设计和跳跃连接等概念，为理解其基础原理提供了广泛的知识。