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RSS订阅原创 DDPM（扩散模型）学习记录2（复现DDPM）
本文深入解析了扩散模型（DDPM）中U-Net架构的核心模块及其设计原理。重点介绍了时间步嵌入模块（TimeEmbedding）如何通过正弦余弦编码将离散时间步转换为连续向量，以及残差块（ResBlock）在解决梯度消失问题的同时集成时间步信息。文章详细阐述了U-Net中下采样和上采样模块的协同工作机制，以及注意力模块在捕获全局关系中的作用。通过模块化设计和时间条件机制，U-Net实现了从粗到细的多尺度去噪过程，为扩散模型提供了稳定的特征提取和时间条件生成基础。这些内容为理解扩散模型的核心架构和复现项目提供
2025-10-16 16:18:52
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原创 DDPM（扩散模型）学习记录1
摘要：本文简要介绍了去噪扩散概率模型(DDPM)的基本原理，包括加噪和去噪两个核心过程。加噪过程通过逐步添加高斯噪声将图片转化为随机噪声，而去噪过程则通过U-Net网络学习预测并去除噪声。文章重点分析了U-Net的结构设计，包括编码器-解码器架构、跳跃连接和时间步嵌入等关键组件，解释了它们如何协同工作来实现有效的噪声预测。同时阐述了在生成阶段采用随机采样而非直接减噪的数学依据，这保证了生成结果的多样性和理论合理性。本文主要为作者自身学习记录，不涉及具体代码实现。
2025-09-18 15:28:20
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原创 如何在powershell中使用conda指令（用户名不符合ASC编码时）
摘要：安装Anaconda后，PowerShell报错无法识别conda.sh文件，虽然不影响基本使用，但会导致无法在PowerShell中运行conda指令。本文提供了解决方案：1）以管理员身份打开PowerShell备份并创建新配置文件；2）手动编辑配置文件，添加正确的Conda初始化代码（需替换实际安装路径）；3）修改执行策略；4）重启测试。若仍无法解决，可能需要重装Anaconda。该方法可让用户直接在PowerShell中使用conda管理Python环境。（149字）
2025-09-04 21:23:48
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