从 DDPM 到 DDIM，扩散模型改进基石 ！

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今年各大顶会，扩散模型论文数量激增，大部分仍基于DDPM架构，即通过前向加噪和反向降噪，实现高质量内容生成，但也有一些局限性，比如速度慢、效率低，为了加速其采样过程， DDIM基于DDPM进行了重大改进，去除马尔可夫链后，生成速度提升将近百倍！ 对此，爆火的Stable Diffusion，也各取所长，训练用DDPM，采样用DDIM， 并成为众多扩散模型首选策略！ 为了帮助大家掌握扩散模型必备算法，研梦非凡于 8月15日晚（周四）， 邀请了 大模型资深算法工程师魏导师， 独家详解顶会论文 《Denoising Diffusion Implicit Models（DDIM）》 （AI前沿直播课NO.61）， 从深度生成模型回顾，到DDPM（NIPS'20）的优缺点，再 重点讲解DDIM（ICLR'21）的算法研究、实验分析， 1节课吃透 DDIM架构原理 ，get论文改进和求职知识点！ 👇🏻 扫描二维码找助教 0元 预约 直播课！ 凡预约 ………………………………