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关于 GPU、LLM、MLOps、Kubernetes 以及心态的文章 · 3 篇
人人可懂的 AI 第6篇 — 用111万参数的扩散模型从单词画出数字
我们用111万参数做了一个条件扩散模型：输入 "zero" 就画出 0。加噪的 forward 只是一行公式，还原的 reverse 就是把这一行倒着走 400 次。本文用真实生成结果说明扩散如何绕开第5篇中 L1 损失导致的颜色发灰问题，以及为什么模型被训练去预测噪声而不是图像。
2026-08-24 · 11 分钟阅读 #ai#diffusion#ddpm#generative#pytorchDiffusion Model 论文综述：从 DDPM 到 Stable Diffusion、DiT、SDXL，图像生成模型的演进
从 DDPM/DDIM 的扩散-逆扩散理论、Score-based 模型，到 Latent Diffusion(Stable Diffusion)的 VAE+U-Net 架构、Classifier-free Guidance、DiT(Diffusion Transformer)的 adaLN-Zero、SDXL 的双文本编码器与 Refiner 流水线、ControlNet 的条件控制、训练流水线、推理优化，全面综述图像生成模型的演进历
2026-03-12 · 22 分钟阅读 #ai-papers#diffusion-model#ddpm#stable-diffusion#ditDDPM 论文完全解析：从噪声生成图像的扩散模型的数学与原理
深度解析 Ho 等人的 DDPM 论文。以公式推导 Forward/Reverse diffusion process、变分下界(ELBO)、噪声调度、简化训练目标(simplified objective)，并全面梳理其向 DDIM、Latent Diffusion、Stable Diffusion 演进的脉络。
2026-03-01 · 40 分钟阅读 #ddpm#diffusion-model#generative-model#score-matching#stable-diffusion