零基础万字长文实践diffusion模型

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨mikeeee 来源丨WeThinkIn 编辑丨极市平台 极市导读   本 文是关于去噪扩散概率模型（也称为DDPM或扩散模型）的详细实践指南，从基本原理出发，逐步介绍了如何在PyTorch中实现这一模型，并通过实验展示了模型在图像生成上的应用。文章还探讨了扩散模型的数学描述、神经网络架构以及训练和采样过程，为读者提供了一个全面的学习资源。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 本文为The Annotated Diffusion Model博客的中文翻译版，仅用作学术交流分享。 在这篇文章中，我们将深入研究 去噪扩散概率模型 （也称为 DDPM、扩散模型、基于分数的生成模型或简称为 自动编码器），因为研究人员已经能够利用它们在（无）条件图像/音频/视频生成方面取得显著成果。在2022年时，流行的例子包括 OpenAI 的 GLIDE 和 D ………………………………