【公式推导】扩散模型中的去噪过程：如何由纯噪图逐步去噪变清晰，即从x(T)到x(T-1)，推导去噪分布表达式【论文精读】
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【公式证明】扩散模型中的reverse-time SDE是怎么推导得到的呢？
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【公式推导】扩散模型Diffusion Models的训练和推理，训练中的Unet到底在学习什么，完整核心逻辑梳理【优化目标/损失函数】【采样过程/去噪】
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研一研二必看！不愧是2024最好出论文的两个研究方向：Diffusion扩散模型+对比学习，源码复现+模型精讲+论文解读，迪哥带你轻松搞定论文创新点！
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扩散模型基础-理论与实践
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【公式推导】如何给扩散模型添加条件控制（学习条件分布），说明有无分类器的指导原则
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【论文精读】快速了解2类扩散模型核心设定：SMLD/NCSN和DDPM（2.1节和2.2节）【符号说明】
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【公式推导】证明：如何用噪声预测模型代替得分函数（基于分数角度score，扩散模型DM优化目标的设定3）【论文精读】【P16-17】
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【公式推导】VE和VP的SDE形式由来：由条件分布推导出SDE形式（SMLD和DDPM）（3.4节，附录B）【论文精读】
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【公式推导】变分扩散模型VDM的优化目标ELBO的拆解项含义详解【组成部分解释】
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【论文精读】扩散模型由SDE形式进行采样的2个思路：ODE（概率流采样）, 逆SDE（逆扩散采样）
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【公式推导】加噪过程：为什么只需给定时间步t和原图x0就可以直接生成噪图xt【公式详解】【论文精读】
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【公式推导】朗之万动力学（Langevin Dynamics）公式不仅是梯度下降，还是随机梯度下降。进一步解释噪声项的作用【基于分数的生成模型】
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【算法解读】PC Sampling【论文精读】【附录G】
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【论文精读】Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective 01【introduction】
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【公式推导】DDPM采样等价于VP对应的逆SDE的一种数值解法【论文精读】【附录E】【P21】
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【公式推导】Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models【附录B.1】
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【公式推导】从2个原因充分理解证据下界ELBO（如何推导）【Evidence Lower Bound】2
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【公式推导】DDIM的公式(7)的由来：为什么设定这样的采样形式（DDIM最核心的采样设定）【非马尔科夫前向过程】【3.1节】【论文精读】
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【公式推导】从物理学角度来解释朗之万动力学公式（Langevin Dynamics）的来源（补充讲解）【基于分数的生成模型】
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【思路讲解】论文标题解释“从统一视角来看扩散模型”3种不同视角下的等价优化目标【预测原图/预测噪声/预测梯度】
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【手推公式】如何求SDE的解（附录B）【扩散模型】
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【补充】Tweedie公式及其证明
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【公式推导】生成模型的2种分数函数匹配技术，对应2种优化求解目标【显示分数匹配】【去噪分数匹配DSM】
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【手推公式】从sub-VP SDE形式推导出扰动核（高斯分布）的均值和方差【论文精读】
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【公式推导】不同视角下，扩散模型DM优化目标ELBO的变化：设定1（预测原图x0）【论文精读】
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【论文精读】扩散模型的反向过程（Part02） Denoising Diffusion Probabilistic Models【DDPM】【3.2】
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【公式推导】Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models【附录B.2】
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【代码详解】扩散模型中如何融合时间信息t到图x上（x+t），Transformer中的位置编码PE(position encoding)
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【附录C】如何选择加噪使用的噪声尺度：超参数（alpha，beta）噪声尺度的设定【论文精读】
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【公式推导】命题1：DDIM的ODE形式与VE-SDE的ODE形式保持一致，都为公式(14)【附录B】
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【论文精读】扩散模型与VAE的区别和联系，扩散模型的定义和优化目标 Denoising Diffusion Probabilistic Models【DDPM】
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【论文精读】变分扩散模型VDM的表示和优化思路【3个限制条件的深刻理解】
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【公式推导】如何在学习扩散模型的同时，自适应学习噪声参数alpha_t，转化为信噪比SNR的学习【信噪比SNR】【论文精读】