扩散模型

扩散模型通过逐步加噪和去噪建模生成过程，是图像、视频、音频和多模态生成的重要方法。

栏目定位

这里记录 DDPM、Score Matching、采样器、条件生成、Latent Diffusion 和多模态扩散模型。

子方向

• 前向加噪过程。
• 反向去噪过程。
• 噪声预测目标。
• 采样方法。
• 条件控制。
• 多模态生成。

推荐学习路径

先理解概率建模和去噪目标，再学习采样器和条件生成，最后阅读 Stable Diffusion 等系统的结构设计。

笔记模板

• 生成任务。
• 噪声过程。
• 网络预测目标。
• 采样算法。
• 条件信息。
• 实验结果。

参考资料

扩散模型可参考 MIT 6.S183 和经典扩散模型论文，但目录按模型机制组织。