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AI"艺术家"们被我惹毛了——LavenderTowne

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诺奖得主哈萨比斯：记忆不是录像带，而是重建出来的。同时，人脑中有很多复杂的心理模拟和心理模型。#哈萨比斯 #诺奖 #DeepMind #谷歌 #Google #AI #人工智能

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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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[动画] 扩散模型DDPM全解析

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