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- 如何通俗理解扩散模型？ - 知乎
全书共8章，详细介绍了扩散模型的原理，以及扩散模型退化、采样、DDIM反转等重要概念与方法，此外还介绍了Stable Diffusion、ControlNet与音频扩散模型等内容。
- 怎么理解今年 CV 比较火的扩散模型（DDPM）？ - 知乎
目前所采用的扩散模型大都是来自于2020年的工作 DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models， DDPM对之前的扩散模型（具体见 Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics）进行了简化，并通过 变分推断 （variational inference）来进行建模，这主要是因为扩散模型也是一个 隐变量模型 （latent variable model
- 何恺明团队指出，扩散模型应该直接预测「图像」而不是「噪声」，如何评价这个工作？ - 知乎
何恺明团队指出，扩散模型应该直接预测「图像」而不是「噪声」，如何评价这个工作？ 基于经典的「流形假设」（Manifold Assumption），论证了自然图像数据存在于高维像素空间的低维流形上，而噪声则分布于整个高维空间。 因此，… 显示全部 关注者 490
- 如何理解扩散模型中的SDE？ - 知乎
扩散模型（diffusion model）对应 随机微分方程（SDE） 目标是给出这两类生成模型的定义、构造方法及采样算法，为后续训练方法做铺垫。
- 十分钟读懂Diffusion：图解Diffusion扩散模型 - 知乎
2 扩散模型Diffusion 前面介绍了Diffusion是如何根据输入文字生成图片的，让大家有个大概的了解，接下来会详细介绍扩散模型Diffusion是如何训练的，又是如何生成图片的。 2 1 扩散模型Duffison的训练过程 扩散模型Diffusion Diffusion模型的训练可以分为两个部分：
- 扩散模型为什么会这么火，本质上相比于GAN到底好在哪里，可以详细的分析一下吗? - 知乎
StyleGAN的网络架构图 二、扩散模型（Diffusion Model） 扩散模型（Diffusion Model）主要包含两个过程： 一个是前向扩散过程，即从真实数据 x_0 出发，一步步加入高斯噪声，直到数据变成不同加噪程度的带噪图像 x_t；
- 有哪些关于扩散模型的长文科普分享？ - 知乎
与那些以文本提示为条件的图像扩散模型不同，ControlNet [332]试图控制预训练的大型扩散模型来支持额外的语义图，如边缘图、分割图、关键点、形状法线、深度等。
- 扩散模型是如何训练的？ - 知乎
扩散模型是如何训练的？ 网上已经有了很多对原始扩散模型原理的讲解：在原图中加T次噪声，训练一个去噪模型，根据t时刻的图像预测t-1时刻的图像。
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