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扩散模型学习顺序推荐
目录
1.扩散模型学习目录
- 基础
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（1）从同一视角理解扩散模型（VAE）
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（2）DDPM -> DDIM
- 分数匹配（SMLD）
- 朗之万动力学公式（Langevin Dynamics）-SMLD【了解】
- 基于SDE的生成模型（随机微分方程）
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（1）SDE
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（2）EDM
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（3）Consistency Models
- 流匹配（Flow）
- ODE（常微分方程）-> normalizing flow -> Flow Matching -> Rectified Flow
2.学习顺序推荐
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基础部分
非常建议大家先从VAE（变分自动编码器）到DDPM，VAE可以帮助大家了解扩散目标提出的思路。DDPM是扩散模型最经典和基础的，务必了解。在前期了解DDIM可以先跳过，可以在学了部分后面的内容再了解。 -
不同改进方向
剩下这3块是不同的方向，可以任选一块开始。每块关键的学习内容，见上述。
3.扩散模型论文精读
目前，我已经进行了不少扩散模型的论文精读，涉及到的论文系列如下，大家也可以按照这个顺序来学习。后续有时间，我再把手写的笔记整理为电子版，再分享给大家。
1.Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective（从统一视角理解扩散模型）
2.Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）
3.DENOISING DIFFUSION IMPLICIT MODELS（DDIM）
4.Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision（朗之万动力学公式-SMLD）
5.Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations（SDE）
6.Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models（EDM）
7.Flow Matching For Generative Modeling（Flow）
4. 代码实战
- 零基础同学快速了解扩散模型的核心代码模块，可以学习这个huggingface 的入门项目课程：2小时动手学习扩散模型（pytorch版）
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标签：顺序,Models,模型,Flow,学习,DDPM,扩散 From： https://blog.csdn.net/weixin_43633501/article/details/143194376