扩散模型全解析：从理论到实践
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智算菩萨
大家好，我是智算菩萨，一名热衷于探索计算机程序奥秘的爱好者。在代码的海洋里，我如同一位航行者，不断追寻着技术的灯塔，致力于将复杂的问题抽丝剥茧，用算法的智慧点亮创新的火花。
我对编程语言有着浓厚的兴趣，从Python的简洁到C++的力量，从JavaScript的灵动到Java的稳重，每一种语言都像是打开新世界大门的钥匙，让我沉浸其中，乐此不疲。
在算法与数据结构的森林里，我享受解谜的乐趣，无论是深度优先搜索的深度探索，还是动态规划的优雅求解，都让我感受到计算机科学的魅力所在。
作者QQ1248693038，粉丝群1009840934，欢迎交流学习分享！
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Video Diffusion Generation：理论视角下的系统梳理与开放问题
—基于文献《Video diffusion generation: comprehensive review and open problems》的深入解读说明：本文基于 Ma 等人在 Artificial Intelligence Review 上发表的综述论文《Video diffusion generation: comprehensive review and open problems》撰写，对其中的理论与方法进行尽量系统、成体系的提炼与再组织，适合作为入门与进阶读者的“二次教材”。原创 2025-11-20 10:19:28 · 31 阅读 · 0 评论 -
【扩散模型专栏】02 扩散模型理论基础：数学原理与加速技术
在采样加速方面，我们看到了理论与实践的完美结合：DDIM的非马尔可夫理论带来了确定性采样的实践突破，PLMS的多步数值方法实现了更高的采样效率，Euler-Maruyama方法为连续时间建模提供了离散化框架。相比之下，GAN的训练需要复杂的对抗训练机制，VAE需要处理编码器-解码器的复杂交互，而扩散模型的训练就像训练一个简单的回归模型一样直观。从马尔可夫链的随机过程到变分推理的优化理论，从数值分析的求解方法到信息论的编码思想，多个数学分支的交汇为扩散模型提供了丰富的理论营养。原创 2025-07-31 15:40:57 · 1210 阅读 · 0 评论 -
【扩散模型专栏】01 扩散模型入门：概念与背景
扩散模型作为生成式人工智能领域的一项革命性技术，已经从学术研究的前沿走向了工业应用的核心。这一技术范式通过模拟自然界中的扩散过程，实现了从噪声到数据的逆向重构，为图像生成、视频合成、音频处理等多个领域带来了前所未有的突破。本文将从扩散模型的基本概念出发，深入剖析其理论基础、历史发展脉络以及广泛的应用场景，为读者提供一个全面而深入的技术视角。关键词：扩散模型，生成式模型，去噪扩散概率模型，评分函数，深度学习。原创 2025-07-31 14:37:51 · 1531 阅读 · 0 评论