Diffusion Models 10 篇必读论文（0）

【导语】Diffusion Models 是近期人工智能领域最火的方向，也衍生了很多实用的技术。最近开始整理了几篇相关的经典论文，加上一些自己的理解和公式推导，分享出来和大家一起学习。第 0 篇：《Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics》摘要之前想拟合数据分布的时候，基本都是想一步到位，使用一个复杂的函数来拟合，但往往这个函数不可解析计算或者计算太复杂。而一些可解析的分布函数又难以表征比较复杂的数据分布。这篇文章从热力学扩散中得到灵感，提出一种扩散模型（diffusion model），把原始信息逐步扩散到一个简单明了并能解析计算的分布（比如正态分布），然后学习这个扩散（diffusion）过程，最后在进行反传（reverse diffusion），从一个纯噪声逐步恢复出原始信息。1、 扩散（diffusion）扩散模型巧妙地把学习数据分布的过程转 ………………………………