扩散模型classifer guidance中classifier的梯度是如何传给Unet的？ - 知乎,Business Directories,Company Directories

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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
我会先介绍扩散模型生成图像的基本原理，再用简单的数学语言对扩散模型建模，最后给出扩散模型的一份PyTorch实现。本文不会去堆砌过于复杂的数学公式，哪怕你没有相关的数学背景，也能够轻松理解扩散模型的原理。
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。
详解Diffusion扩散模型：理论、架构与实现 - techlead_krischang - 博客园
本文深入探讨了Diffusion扩散模型的概念、架构设计与算法实现，详细解析了模型的前向与逆向过程、编码器与解码器的设计、网络结构与训练过程，结合PyTorch代码示例，提供全面的技术指导。
如何通俗理解扩散模型？ - 知乎
本书以扩散模型理论知识为切入点，由浅入深地介绍了扩散模型的相关知识，并以大量生动有趣的实战案例帮助读者理解扩散模型的相关细节。
万字解析系列（3）——最好懂的Diffusion扩散模型 - 知乎
扩散模型就以马尔科夫链为基础，其假设图像生成的过程符合马尔科夫链，即每一步图像生成都只与上一步相关。马尔科夫链其实是一个序列单向传播的过程（简单理解为一直影响下一个，往下传），类比于DNN、CNN中的前向传播，扩散模型将其称为扩散过程
什么是扩散模型？| IBM
什么是扩散模型？扩散模型是一种生成模型，主要用于图像生成和其他计算机视觉任务。基于扩散的神经网络经过深度学习训练，逐渐利用随机噪声“扩散”样本，然后反向操作该扩散过程以生成高质量图像。
《扩散模型实用导论|6. S183 A Practical Introduction to Diffusion Models, IAP 2025 . . .
《扩散模型实用导论|6 S183 A Practical Introduction to Diffusion Models, IAP 2025》中英字幕共计6条视频，包括：Lecture 1 zh_en、Lecture 2 zh_en、Lecture 3 zh_en等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。