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视频内容简介：扩散模型是一种通过逐步添加和去除噪声来生成数据的强大技术。2020年发表的DDPM论文虽非首创，但让扩散模型获得广泛关注。其核心思想是通过正向过程逐步添加噪声破坏数据，再训练神经网络学习逆向去噪过程。数学上，模型采用马尔可夫链和高斯分布描述噪声扩散，通过优化证据下界(ELBO)推导出简洁的损失函数——最小化真实噪声与预测噪声的L2距离。实践表明，即使采用等权重损失和简单线性噪声调度，模型也能生成高质量图像。虽然需要上千次迭代采样，但代码实现仅需30行左右。扩散模型在图像生成等领域展现出惊人效果，为后续基于分数的扩散模型等改进奠定了基础。本视频翻译自： https://www.youtube.com/watch?v=EhndHhIvWWw

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[Claude 4] https://www.anthropic.com/news/claude-4 [DeepSeek-R1-0528] https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528 [Gemma 3n] https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n [Devstral] https://mistral.ai/news/devstral [DreamGen] https://research.nvidia.com/labs/gear/dreamgen [Unmute] https://kyutai.org/2025/05/22/unmute.html [Tether对抗情感PUA] https://usetetherai.com [Vid2World扩散模型转世界模型] https://arxiv.org/pdf/2505.14357 [PosterAgent学术海报生成] https://arxiv.org/pdf/2505.21497 [KernelLLM定制内核] https://huggingface.co/facebook/KernelLLM

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