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Diffusion Models From Scratch 数学原理解释
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作者dome | Outlier 是一位资深研究者,现任职于 LumaLabsAI,曾在 StabilityAI、WandApp 和 LAION AI 从事研究工作,同时也是一位 YouTube 内容创作者。 他的教学风格简洁明了,极具技术深度,致力于为大家带来最新的 AI 和生成模型知识。 在他的最新 YouTube 教程中,dome 详细讲解了 Diffusion Models / Score-Based Generative Models。这段视频凝聚了一整年的准备,内容充实、直观,强烈推荐给所有想深入理解扩散模型的学习者。📺 相关论文: 1. Sliced Score Matching: https://arxiv.org/pdf/1905.07088 2. Improved Techniques for Score-Based Generative Models: https://arxiv.org/pdf/2006.09011 3. Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution: https://arxiv.org/pdf/1907.05600 4. Original Score Matching Paper (Hyvärinen): https://core.ac.uk/download/pdf/82826... 5. Langevian Dynamics: https://en.wikipedia.org/wiki/Langevi... 6. Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations: https://arxiv.org/pdf/2011.13456 7. A Connection Between Score Matching and Denoising Autoencoders: https://www.iro.umontreal.ca/~vincent... 8. EDM: https://arxiv.org/pdf/2206.00364 9. DDPM: https://arxiv.org/pdf/2006.11239 10. DDIM: https://arxiv.org/pdf/2010.02502 11. Yang Song Blog Post on Score Matching: https://yang-song.net/blog/2021/score/
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