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RSS订阅原创 CVPR2024|Diffusion模型轻量化与计算效率优化
本文是对2024CVPR发表的关于扩散模型效率优化的几篇论文的整理汇总，如有不足欢迎指正。参考链接：https://github.com/52CV/CVPR-2024-Papers?
2024-07-23 23:13:40
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原创 变分自编码器（Variational Auto Encoder）学习笔记
在学习扩散模型的过程中，发现其许多的理论都与变分自编码器（VAE）有着密切的联系，所以学习一下VAE也有利于理解和掌握扩散模型。以上是变分自编码器的原理和公式推导，本文详细描述了变分自编码器的结构与损失函数的证明过程，如有不足欢迎指正。
2024-07-22 23:21:11
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原创 扩散模型理论学习笔记
扩散模型通过反转扩散过程迭代地对图像进行去噪，从随机采样的噪声开始，然后迭代一定数量的步骤，产生最终的图像样本，DDPM在图像生成和图像处理方面表现优越，特别是其在文生图领域的应用，研究证明扩散模型能够超越生成对抗网络，生成更稳定和更加多样的图片。目前最火的图像生成模型基本都是以扩散模型为基础的，去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models，DDPM）是一类基于似然的模型，该模型具有强大的表达能力和灵活性，可以用来生成高质量图像。
2024-07-21 22:08:02
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空空如也
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