「扩散模型」看动画秒懂深度学习知识

不二如是

本视频提供了对基于分数的扩散模型的深入解释，将其与去噪扩散概率模型（DDPM）的早期工作进行了对比。

在线学习：



解释了扩散模型背后的基本物理学原理，即粒子随机运动的方程，并展示了如何利用这些随机微分方程 (SDE) 来逆转混沌过程以生成新数据。

具体来说，详细阐述了DDPM的离散马尔可夫链与伊藤方程 (Itô equation) 之间的连续时间联系，并推导出了逆时间SDE，该SDE依赖于得分函数来实现图像生成。

最终，来源强调了基于分数的表述更加通用和灵活，允许使用不同的SDE和数值求解器。

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