📝 技术博客

Part2 DDPM

引言 在上一篇博客中，我们详细梳理了变分自编码器（VAE）的理论基础。本篇博客将通过 PyTorch 实现一个简单的 VAE，并结合代码逐步解析其背后的数学原理，帮助大家更好地理解 VAE 的工作机制。 1. 数据准备 我们以经典的 MNIST 数据集为例，使用 PyTorch 的 DataLoader 加载数据： # --- 数据准备 (MNIST) --- transform...

Part1 从 VAE 到扩散模型 1.0 快速理解 VAE的本质类似于把图片展平后（可以看做一个维度非常大的向量，如32*32*3的图（长宽深，第三个通常为rgb）展平就是个约3000维的向量）后映射（encoder）到一个维度小的向量（隐变量），然后我们再次将小的向量映射（decoder）回到大向量并还原为图片。 补充：隐变量z的要求？ 答：出于简单性的考量，我们人为...

前言 这是我在研究扩散模型(Diffusion Models)过程中的一些心得总结。本文将以Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision（arxiv:2403.18103v1）的讲解思路为参考，从理论到实践,系统介绍 Diffusion Models 的核心原理与延伸拓展。 Part0 预备知识 0.1 概率论基础 0.1.1...