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- 【深度学习】扩散模型（Diffusion Models）基础理论 - 知乎
学习计划 本篇为【AIGC深入与应用】- 扩散模型（Diffusion Models）篇 学习目标 - 理解扩散过程（前向加噪 + 反向去噪） - 掌握 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）框架 - 对比 GAN VAE Diffusion 的优劣 - 了解Diffusion Models在其他任务领域的用途（如预测任务） 必读论文 <br >Denoising Diffusion Probabilistic Models
- 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。
- 扩散模型 (Diffusion Model)详解：直观理解、数学原理、PyTorch 实现 | 周弈帆的博客
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。
- Diffusion入门资源整理 (持续更新ing) - 嘉然今天赶DDL
Diffusion学习路径记录（2023年） 将diffusion近年如何发展起来，各个论文之间关系是什么阐释的很清楚，可以借此快速熟悉diffusion发展路径
- 10分钟读懂Diffusion：图解Diffusion扩散模型-CSDN博客
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。
- [2511. 18822] DiP: Taming Diffusion Models in Pixel Space
Diffusion models face a fundamental trade-off between generation quality and computational efficiency Latent Diffusion Models (LDMs) offer an efficient solution but suffer from potential information loss and non-end-to-end training In contrast, existing pixel space models bypass VAEs but are computationally prohibitive for high-resolution synthesis To resolve this dilemma, we propose DiP
- Diffusion - Wikipedia
The concept of diffusion is widely used in many fields, including physics (particle diffusion), chemistry, biology, sociology, economics, statistics, data science, and finance (diffusion of people, ideas, data and price values)
- diffusion_百度百科
Diffusion是英语名词，音标为英 [dɪˈfjuːʒən] 美 [dɪˈfjuːʒən]，作为不可数名词指物质或信息在不同介质中的扩散与传播。 该词源自拉丁语diffusionem，由前缀dis-（"分散"）和词根fundere（"流动"）构成，原义指流体的扩散过程。
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