扩散模型

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• 热力学扩散模型
• DDPM
• DDIM
• Flow Matching

B站：扩散模型基础

1. 扩散模型基础

扩散模型：模拟热力学扩散过程来构建的图片生成式神经网络模型。

高维空间中图片的表示

高纬向量空间中图片的表示：每一张图片对应的就是高维向量空间中的一个点。

郎之万动力学方程Langevin Equation

郎之万动力学方程（Langevin Equation）是 1908 年由保罗・朗之万提出的随机微分方程，核心是在牛顿第二定律中引入阻尼力与随机涨落力，用于描述布朗运动等含随机因素的系统动力学，是连接微观随机过程与宏观统计规律的关键工具。

2.使用非平衡热力学的深度无监督学习

Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics： https://readpaper.com/pdf-annotate/note?pdfId=4518058921456984065&noteId=3203395231270102272

3. DDPM：去噪扩散概率模型

Denoising Diffusion Probabilistic Models: https://readpaper.com/pdf-annotate/note?pdfId=635840581123977216&noteId=3154073192021292800

4. DDIM：去噪扩散隐式模型

5. Flow Matching：流匹配