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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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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。
双语 PDF:网页链接
详细介绍了大语言模型训练中的理论基础、关键技术和应用方法,非常适合初学者
主要目录为预训练、生成模型、提示工程、对齐和推理
翻译了双语版本放下面了可以自取#ai创造营#
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