我翻译了一个双语版本，链接放下面了👇#ai创造营##ai画图#
可以非常全面的理解现在图像和视频模型的基石扩散模型，具体内容有：
第一章：概览生成模型的定义、重要性与谱系，为统一理解奠基。
第二章（VAE 视角）：以变分推断连接到 DDPM，用潜变量与重构/去噪目标解释训练与采样。
第三章（EBM/Score 视角）：从能量模型到 NCSN/Score SDE，以分数匹配和连续时间 SDE 描述生成动力学。
第四章：采样即沿时间反向求解 ODE/SDE，用扩散漂移向量场逐步逼近数据分布。
第五章（NF 视角）：从正规化流到 Flow Matching，以可逆变换/流场学习统一“概率随时间运输”的思想。
第六章：以微积分的换元公式为统一底座，并以“条件化技巧”把难题化为回归，实现稳定可控的训练。
第八章：在 ODE 框架重审 DDIM、DPM-Solver，澄清与经典数值法的关系并解释快速采样原理。
第九章：系统化更优数值积分与误差控制，加速迭代采样同时保持保真度与稳定性。
第十章：提出一致性模型等“流映射”思路，直接学习任意时刻到任意时刻的解映射以少步生成。
第十一章：扩展一致性轨迹与 Mean Flow，以学习整条轨迹（积分）实现单步或极少步高质量生成。
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