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• みんなのためのAI 第6回 — 111万パラメータの拡散モデルで単語から数字を描く

  "zero" と書けば0を描く条件付き拡散モデルを111万パラメータで作りました。ノイズを混ぜる forward は数式1行、復元する reverse はその1行を400回逆にたどるだけです。第5回で L1 損失が色を褪せさせた問題を拡散がどう回避するのか、そしてなぜモデルがノイズを予測するよう学習されるのかを、実際の生成結果で確認します。

  2026-08-24 · 15 分で読めます #ai#diffusion#ddpm#generative#pytorch

• Diffusion Models Deep Dive — DDPM、Latent Diffusion、Classifier-Free Guidance、DDIM、Stable Diffusion 完全攻略 (2025)

  Stable Diffusion、DALL-E、Midjourney、Soraの基盤となるdiffusion model。本記事ではDiffusion Modelをゼロから解剖します。Forward/Reverse diffusion process、DDPMとvariational lower bound、Score-basedの視点、DDIMによる加速sampling、U-Netアーキテクチャとcross-attention、Lat

  2026-04-15 · 36 分で読めます #diffusion#generative-ai#stable-diffusion#ddpm#machine-learning

• Diffusion Model論文サーベイ: DDPMからStable Diffusion·DiT·SDXLまで画像生成モデルの進化

  DDPM/DDIMの拡散・逆拡散理論からScore-basedモデル、Latent Diffusion（Stable Diffusion）のVAE+U-Netアーキテクチャ、Classifier-free Guidance、DiT（Diffusion Transformer）のadaLN-Zero、SDXLのデュアルテキストエンコーダーとRefinerパイプライン、ControlNetの条件付き制御、学習パイプライン、推論最適化まで、画

  2026-03-12 · 23 分で読めます #ai-papers#diffusion-model#ddpm#stable-diffusion#dit

• DDPM論文完全分析：ノイズから画像を生み出す拡散モデルの数学と原理

  Ho et al.のDDPM論文を深層分析する。Forward/Reverse diffusion process、変分下限（ELBO）、ノイズスケジューリング、単純化された学習目標（simplified objective）を数式で導出し、DDIM、Latent Diffusion、Stable Diffusionへの進化まで総整理する。

  2026-03-01 · 45 分で読めます #ddpm#diffusion-model#generative-model#score-matching#stable-diffusion