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- 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。 全书共8章，详细介绍了扩散模型的原理，以及扩散模型退化、采样、DDIM反转等重要概念与方法，此外还介绍了Stable
- 怎么理解今年 CV 比较火的扩散模型（DDPM）？ - 知乎
目前所采用的扩散模型大都是来自于2020年的工作DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models，DDPM对之前的扩散模型（具体见Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics）进行了简化，并通过变分推断（variational inference）来进行建模，这主要是因为扩散模型也是一个隐变量模型（latent variable model），相比
- 扩散模型是如何训练的？ - 知乎
扩散模型是一个基于马尔可夫链的数学模型，它通过预测每个时间片添加的噪声来进行模型的训练。 作为近日来引发热烈讨论的 ControlNet， Stable Diffusion 等模型的底层算法，我们十分有必要对其有所了解。
- 条件扩散模型是如何保证模型学到条件的？ - 知乎
Hello大家好！也是断更了将近一年，今天又重新回来更新了。这一年来笔者从始至终在学习扩散模型如何应用于压缩感知，但熟悉这个领域的朋友们可以发现，其实很少有专门讲述 Diffusion Model 在压缩感知领域如何用的文章，所以这对我们的学习制造了一些阻碍。
- 扩散模型为什么会这么火，本质上相比于GAN到底好在哪里，可以详细的分析一下吗? - 知乎
扩散模型在分子生成中的应用 扩散模型在分子生成任务中展现了广泛的应用潜力。以下是几个关键领域的具体应用： 1 条件分子生成 通过在扩散过程中引入条件约束，扩散模型可以生成具有特定属性的分子。例如，DiffSBDD模型通过结合扩散过程和蛋白质口袋
- 如何理解扩散模型中的SDE？ - 知乎
首先需要明确一点，现在常说的“扩散模型”这个词，其实只是大家对于相关算法（包括各种“diffusion model”和“score-based model”）的一个统称。早在 2015 年（或者更早）的时候，“扩散模型”相关概念（diffusion probabilistic model[^7]）就已经被提出了。
- 扩散模型中condition和guidance的区别是什么？ - 知乎
在扩散模型（Diffusion Models）中，condition和guidance都是指定条件，用于生成一张图像。 它们的主要区别在于指定条件的方式和应用情境。 Condition是一种限制性的条件，通常通过在初始随机噪声上添加某些限制来生成一张图像。
- 大语言模型与扩散模型的区别？ - 知乎
扩散模型的工作原理是通过一系列噪声注入和去除步骤，将高维数据（如图像）逐步转化为随机噪声，然后逆向还原这个过程来生成新数据。相比于GANs（生成对抗网络），扩散模型在质量和多样性上展现出了卓越的性能。 总结起来，两者的核心区别在于： 1
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