扩散模型 | 2. SDE精讲 - 知乎,Business Directories,Company Directories

companydirectorylist.com Global Business Directories and Company Directories

Country Lists

USA Company Directories

Canada Business Lists

Australia Business Directories

France Company Lists

Italy Company Lists

Spain Company Directories

Switzerland Business Lists

Austria Company Directories

Belgium Business Directories

Hong Kong Company Lists

China Business Lists

Taiwan Company Lists

United Arab Emirates Company Directories

Industry Catalogs

USA Industry Directories

English Français Deutsch Español 日本語 한국의 繁體简体 Português Italiano Русский हिन्दी ไทย Indonesia Filipino Nederlands Dansk Svenska Norsk Ελληνικά Polska Türkçe العربية

超详细的扩散模型（Diffusion Models）原理+代码 - 知乎
扩散模型：和其他生成模型一样，实现从噪声（采样自简单的分布）生成目标数据样本。扩散模型包括两个过程：前向过程（forward process）和反向过程（reverse process），其中前向过程又称为扩散过程（diffusion process）。
扩散模型 (Diffusion Model)详解：直观理解、数学原理、PyTorch 实现
其实，扩散模型(Diffusion Model)正是Stable Diffusion中负责生成图像的模型。想要理解Stable Diffusion的原理，就一定绕不过扩散模型的学习。在这篇文章里，我会由浅入深地对最基础的去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM）进行讲解。
扩散模型 - 维基百科，自由的百科全书
机器学习中，扩散模型或扩散概率模型是一类潜变量模型，是用变分估计训练的马尔可夫链。 [1] 扩散模型的目标是通过对数据点在潜空间中的扩散方式进行建模，来学习数据集的潜结构。
Diffusion 扩散模型详解：驱动高质量 3D 内容生成的核心机制 (AI+3D 产品经理笔记 S2E05)
在 AI 领域，扩散模型（Diffusion Model）已经成为生成高质量 3D 内容的核心技术之一。从二维图像的辉煌到三维创造的新大陆，扩散模型不仅能够生成逼真的 3D 模型，还能根据文本描述进行创意生成。
深入浅出Diffusion模型：从原理到实践的全方位教程-腾讯云开发者社区-腾讯云
Diffusion模型凭借逐步加噪与去噪机制，在图像合成等领域表现卓越，优于GANs和VAEs。其U - Net和注意力机制是关键架构，还有潜扩散模型提升效率，无分类器指导增强可控性。应用广泛，涵盖文本到图像、视频等领域，但面临计算成本等挑战，未来将聚焦效率提升等方向。
扩散模型（Diffusion Models）详解 - CSDN博客
扩散模型（Diffusion Models）是一类基于概率生成模型的深度学习方法，近年来在图像生成、语音合成、文本生成等领域取得了显著的成果。扩散模型通过模拟物理扩散过程，将数据逐步转化为噪声，然后学习逆向过程，从噪声中逐步恢复出原始数据，实现高质量
扩散模型的工作原理：从零开始的数学 - 知乎 - 知乎专栏
扩散模型 (Diffusion Models) 是一类新的最先进的生成模型，可生成各种各样的高分辨率图像。在 OpenAI、英伟达和谷歌成功训练出大规模模型后，它们已经引起了广泛关注。
扩散模型(Diffusion Model)详解：直观理解、数学原理、PyTorch 实现
文章从图像生成任务的背景出发，对比了gan和vae等生成模型，深入讲解了扩散模型的正向和反向过程，推导了相关的数学公式，并提供了完整的代码实现和实验结果，帮助读者从直观到深入地理解扩散模型。