【AlphaFold3】网络架构篇（6）|Diffusion Module讲解

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分类专栏： 逐解AlphaFold：蛋白质折叠之谜 文章标签： 架构
于 2025-07-29 15:12:34 首次发布
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一、扩散模块-Diffusion module

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【AlphaFold3】网络架构篇（7）| 详解Diffusion training set-up
Yaoyao2024的博客
07-30 850
本文介绍了扩散模型的训练方法及其在蛋白质结构预测中的应用。该方法通过数据增强和并行训练显著提升效率，采用加权对齐MSE损失、键长辅助损失和平滑LDDT损失相结合的多目标优化策略。其中，对不同类型原子（蛋白质、核酸、配体）赋予不同权重，重点关注难预测的原子结构。训练时采用动态噪声采样，推理时使用200步的平滑噪声调度。该方法通过刚性对齐和加权计算，在保持化学键长度正确性的同时，优化局部和全局结构相似性，为蛋白质结构预测提供了有效的扩散训练框架。
【AlphaFold3】网络架构篇（1）|概览+预测算法
Yaoyao2024的博客
07-21 1680
AlphaFold3在AlphaFold2基础上进行了重大革新，主要体现在：（1）采用更通用的化学结构处理方案，通过改进的输入特征嵌入器支持蛋白质、核酸及小分子的统一表征；（2）用Pairformer替代Evoformer简化MSA处理，降低计算复杂度；（3）创新性地引入扩散模型直接预测原子坐标，摆脱传统几何约束，实现更灵活的分子结构生成。模型采用条件扩散架构，主体条件网络包含模板嵌入器、MSA模块和Pairformer堆叠，通过多轮循环优化特征。扩散模块实现高
Stable Diffusion1.5网络结构-超详细原创_stable diffusion unet 结构
月流霜的专栏
07-29 1317
负责预测噪声将扩散过程从512x512的图像空间映射降维到64x64的潜空间，内存和运算量减小64倍。
AlphaFold 3核心组件剖析：Evoformer与Diffusion Transformer
最新发布
gitblog_00555的博客
11-07 950
AlphaFold 3作为蛋白质结构预测领域的革命性工具，其核心能力源于两大关键组件：Evoformer与Diffusion Transformer。这两个模块通过精妙的设计实现了从序列到结构的精准映射，彻底改变了传统结构生物学研究范式。官方文档：[README.md](https://link.gitcode.com/i/7fbc4116c5bd06acaf9486367ffd1ae3) ##
图解秒懂diffusion module
sbb8177919的博客
12-25 1277
图像领域大火的深度生成模型Diffusion Model，为了让大家快速了解 Diffusion 原理，这篇文章小鱼通过图解的方式。希望对你有所帮助
Stable Diffusion1.5网络结构-超详细原创
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xd_wjc的博客
11-16 2万+
Stable Diffusion1.5网络结构
【扩散模型】【网络结构搜索】神经网络扩散：Neural Network Diffusion（论文解读）
qq_45752541的博客
02-23 4614
扩散模型在图像和视频生成方面取得了显著的成功。这项工作证明了，扩散模型也可以生成高性能的神经网络参数利用一个自动编码器和一个标准的潜在扩散模型。自动编码器提取训练后的网络参数子集的潜在表示。然后训练一个扩散模型，从随机噪声中合成这些潜在的参数表示。然后，它生成新的表示，通过自动编码器的解码器，其输出准备用作网络参数的新子集。在不同的架构和数据集上，我们的扩散过程始终以最小的额外成本生成与训练网络相比的性能相当或改进的模型。值得注意的是，我们根据经验发现，生成的模型与训练后的网络表现不同。
Alphafold3技术详解，从网络原理理解生物分子大一统模型！
weixin_51702416的博客
05-15 1252
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。是一个纯蛋白质结构预测工具，有23个标记：20个标记代表标准氨基酸中的每一个，一个标记代表未知氨基酸，一个代表间隙（gap）的标记，以及一个用于掩码多序列比对（网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。
【AlphaFold3】网络架构篇（8）| 深入浅出-详解Auxiliary heads
Yaoyao2024的博客
07-31 983
AlphaFold3的辅助模块包含三个关键技术：1) 迷你扩散展开：训练时从纯噪声出发进行20步短扩散，生成预测坐标供其他模块使用，但不更新梯度；2) 链置换与对称性解析：使用文献方法对齐预测结构与真实结构的链标识，并通过RDKit解决原子命名歧义；3) 置信度预测：模型输出pLDDT、PAE、PDE三种指标，其中pLDDT通过50维softmax分箱预测局部结构相似性，仅考虑配体与聚合物的相互作用。这些技术共同解决了生物分子结构预测中的关键挑战，包括链标识匹配、原子级对齐和预测可靠性评估。
Stable Diffusion 笔记一：网络结构拆解
朱小丰的博客
01-26 2985
VAE编码器的部分作用是将像素图片编码转为潜空间图片，SD在此潜空间图片上进行迭代生成，迭代后的图片再由VAE解码器部分转换成像素级图片。SD生成的图片是潜空间图片（Latent image）而不是直接使用的图片（Pixel image）。每一个数字转换成768维的向量。像素图片是正常使用的图片，通常包含主体的物体人物角色，和多余的部分空白背景等与主体无关的噪声。潜空间图片可以理解为是像素图片在高维空间的另一种表达，是像素图片的一种压缩表示。交叉注意力模块的输入一部分是自己，另一部分是其他的一些信息。
Stable Diffusion之核心基础知识和网络结构解析
weixin_43056275的博客
03-26 1万+
Stable Diffusion的整个训练过程在最高维度上可以看成是如何加噪声和如何去噪声的过程，并在针对噪声的“对抗与攻防”中学习到生成图片的能力。从数据集中随机选择一个训练样本从K个噪声量级随机抽样一个timestepttt将timestepttt对应的高斯噪声添加到图片中将加噪图片输入U-Net中预测噪声计算真实噪声和预测噪声的L2损失计算梯度并更新SD模型参数CLIP模型是一个基于对比学习的多模态模型，主要包含Text Encoder和Image Encoder两个模型。
【深度学习模型】扩散模型(Diffusion Model)基本原理及代码讲解
weixin_44955407的博客
03-01 5112
生成式建模的扩散思想实际上已经在2015年（Sohl-Dickstein等人）提出，然而，直到2019年斯坦福大学（Song等人）、2020年Google Brain（Ho等人）才改进了这个方法，从此引发了生成式模型的新潮流。目前，包括OpenAI的GLIDE和DALL-E 2，海德堡大学的Latent Diffusion和Google Brain的ImageGen，都基于diffusion模型，并可以得到高质量的生成效果。本文以下讲解主要基于DDPM，并适当地增加一些目前有效的改进内容。
为什么Diffusion Models钟爱U-net结构？
沉迷单车的追风少年
02-04 1万+
前言：今天是大年初一，先祝大家新年快乐！本文是《Diffusion models与深度学习》的第九篇文章，通过前面的文章介绍，大家应该已经基本了解扩散模型的特点，细心的读者会有疑问，为什么现在绝大部分的diffusion models都是U-net结构呢？这个发源于医疗分割的网络结构，为何广受备受diffusion models这种生成式模型的喜爱呢？ 目录 灵感从GANs中而来 DDPM诞生之初与Unet的不解之缘 Positional Embedding融入共享参数信息 Unet基础上引入.
​扩散模型(Diffusion Model)详解：直观理解、数学原理、PyTorch 实现​
周红伟讲AI
03-12 1万+
图像生成任务就是把随机生成的向量（噪声）映射成和训练图像类似的图像。为此，扩散模型把这个过程看成是对纯噪声图像的去噪过程。通过学习把图像逐步变成纯噪声的逆操作，扩散模型可以把任何一个纯噪声图像变成有意义的图像，也就是完成图像生成。对于不同程度的读者，应该对本文有不同的认识。图像生成任务的通常做法图像生成任务需要监督VAE通过把图像编码再解码来训练一个解码器扩散模型是一类特殊的VAE，它的编码固定为加噪声，解码固定为去噪声扩散模型的优化目标：让反向过程尽可能成为正向过程的逆操作。
一文弄懂 Diffusion Model（DDPM）+ 代码实现
Drug discovery
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一文弄懂 Diffusion Model
深度技术解读AlphaFold3: 谷歌第三代AI工具精准预测生物大分子四级结构
weixin_4528312的博客
05-09 1万+
就在刚刚，Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 研究团队推出的革命性人工智能（AI）模型 AlphaFold 3，以前所未有的精确度成功预测了所有生命分子（蛋白质、DNA、RNA、配体等）的结构和相互作用。AlphaFold 3的成功将有助于改变我们对生物世界和药物发现的理解，进而开启人工智能细胞生物学的新时代。
zookeeper详解（一）
qq_38377190的博客
11-20 559
一、zookeeper目录 zookeeper配置文件 其中：clientPort、dataDir、dataLogDir 需要重点注意 其中：snapCount需要注意，默认值是100000修改配置后，可对应生成 dataDir路径的快照文件。 二、zookeeper客户端 链接：https://pan.baidu.com/s/1mK1qv7NQOuetklvGFQm5IA 提取码：e9p1 界面如下，具体如何使用，大家可以去探索一下。 解压后，双击它即可（前提需要安装JDK）..
AF3 中扩散模型类总结
qq_27390023的博客
02-24 963
在 AlphaFold3 中，DiffusionTransformer、DiffusionConditioning 和 DiffusionModule 是扩散模型生成三维结构的核心组件。它们相互协作，实现了从加噪输入到去噪输出的生成过程。
stable　diffusion3架构
12-26
### Stable Diffusion 3 架构概述 Stable Diffusion 3 的架构基于改进的U-Net结构，这是一种广泛应用于图像生成任务中的网络设计[^1]。该模型通过引入更深层次的特征提取层以及优化后的跳跃连接机制来提升性能。 #### 编码器部分 编码器负责接收输入图片并逐步降低分辨率以捕捉高层次语义信息。这一过程涉及多个卷积操作和下采样步骤，在每一步都保留重要的上下文细节以便后续解码阶段利用。 #### 解码器部分 解码器则相反地工作，它从低维表示恢复到原始尺寸的高质量输出图像。为了实现这一点，采用了反向传播路径上的上采样技术和条件注入方法，使得生成的结果更加贴近目标样式或属性的要求。 #### 扩散过程 扩散模型的核心在于其迭代式的噪声去除流程。具体来说，就是按照预定的时间步长逐渐减少加诸于初始数据之上的随机扰动量级，直至最终得到清晰连贯的目标产物。此过程中涉及到复杂的概率分布建模与参数调整策略，从而确保合成效果既自然又可控。 #### 图像到图像转换功能 值得注意的是，借助SDEdit技术的支持，Stable Diffusion能够执行由一张源图映射至另一张具有特定变化特性的新图的任务。这种能力极大地扩展了应用场景范围，允许用户轻松定制化处理各种视觉素材[^3]。 然而需要注意的是，由于训练所依赖的数据集可能存在偏差，因此在实际应用中应当警惕由此引发的社会伦理风险，比如不公平表征或是刻板印象再现等问题[^4]。 ```python import torch.nn as nn class UNet(nn.Module): def __init__(self): super(UNet, self).__init__() # Define encoder layers here def forward(self, x): # Implement encoding process class DecoderBlock(nn.Module): def __init__(self): super(DecoderBlock, self).__init__() # Define decoder components including upsampling mechanisms def diffuse(x, timesteps): # Simulate noise addition/removal over time steps according to diffusion algorithm ```
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