文章
2
Home
Blog
Projects
Research
YukinoLeo's Blog
为什么 Diffusion 不会出现均值回归?
返回首页
Home
Blog
Projects
Research
为什么 Diffusion 不会出现均值回归?
发表于
2026-08-26
|
更新于
2026-08-30
|
浏览量:
这是一篇测试文章。
Introduction
这里是正文。
文章作者:
YukinoLeo
文章链接:
https://yukinoleo.github.io/2026/08/25/Diffusion-Mean-Regression/
版权声明:
本博客所有文章除特别声明外,均采用
CC BY-NC-SA 4.0
许可协议。转载请注明来源
YukinoLeo's Blog
!
Diffusion
Generative AI
上一篇
DDPM 模型基础与数学推导
DDPM 模型基础与数学推导 Denoising Diffusion Probabilistic Models(DDPM)由 Ho 等人在 2020 年提出,是扩散生成模型的开山之作,也是 score-based model、Latent Diffusion(Stable Diffusion)、flow matching 等一系列后续工作的基础。这篇文章从思想出发,把前向加噪过程和训练 Loss 的数学推导完整走一遍。 1. 核心思想DDPM 把「生成一张图片」建模成 逐步去噪 的过程,由两个相反的过程组成: 前向过程(扩散 / 加噪):对真实数据 x0x_0x0 逐步叠加高斯噪声,经过 TTT 步后变成几乎纯噪声 xTx_TxT。这个过程是简单且封闭可解的——任意时刻的 xtx_txt 可以直接由 x0x_0x0 一个公式算出,不需要逐步模拟。 逆向过程(去噪 / 生成):训练一个神经网络 pθp_\thetapθ,学习把噪声逐步还原成数据。生成样本时,从纯噪声 xT∼N(0,I)x_T \sim \mathcal{N}(0, I)xT∼N...
相关推荐
2026-08-30
DDPM 模型基础与数学推导
DDPM 模型基础与数学推导 Denoising Diffusion Probabilistic Models(DDPM)由 Ho 等人在 2020 年提出,是扩散生成模型的开山之作,也是 score-based model、Latent Diffusion(Stable Diffusion)、flow matching 等一系列后续工作的基础。这篇文章从思想出发,把前向加噪过程和训练 Loss 的数学推导完整走一遍。 1. 核心思想DDPM 把「生成一张图片」建模成 逐步去噪 的过程,由两个相反的过程组成: 前向过程(扩散 / 加噪):对真实数据 x0x_0x0 逐步叠加高斯噪声,经过 TTT 步后变成几乎纯噪声 xTx_TxT。这个过程是简单且封闭可解的——任意时刻的 xtx_txt 可以直接由 x0x_0x0 一个公式算出,不需要逐步模拟。 逆向过程(去噪 / 生成):训练一个神经网络 pθp_\thetapθ,学习把噪声逐步还原成数据。生成样本时,从纯噪声 xT∼N(0,I)x_T \sim \mathcal{N}(0, I)xT∼N...
YukinoLeo
AI · Research · Projects · Notes
文章
2
Follow Me
公告
This is my Blog
目录
1.
Introduction
最新文章
DDPM 模型基础与数学推导
2026-08-30
为什么 Diffusion 不会出现均值回归?
2026-08-26