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面向成像与视觉的扩散模型教程
Tutorial on diffusion models for imaging and vision
进阶 · 约 120 分钟读完前置知识：概率论与随机过程、深度学习基础、生成模型基础
导读
这篇论文是一篇关于扩散模型在成像与视觉领域应用的教程，面向希望理解这些模型并将其迁移到其他问题的读者。评论提到内容以大量 LaTeX 数学推导为主，属于偏理论/公式密集的入门材料。
HN 关注点：作为扩散模型教程的实用性，并由此追问是否有面向 LLM/GPT 的类似教程。
HN 评论精选
这几条评论里：补充 3
补充询问是否存在面向 LLM/GPT 的类似教程，尤其关注如何把扩散模型迁移到其他问题。
有没有类似针对 LLM/GPT 的教程？补充说明：我主要感兴趣的是这一点——“本教程的目标读者包括那些有兴趣……将这些模型应用于解决其他问题的人”。
redblacktree查看英文原文
Does something similar exist for LLM/GPT? Edit to add: I'm mostly interested in this aspect: "The target audience of this tutorial includes [those] who are interested in [...] applying these models to solve other problems."
补充推荐 Keras 的 DDIM 示例作为直观易懂的扩散模型实现指南。
一篇关于扩散模型工作原理和实现的非常有用的指南：https://keras.io/examples/generative/ddim/ 我觉得这篇文章的解释非常直观。
GaggiX查看英文原文
A very useful guide about how diffusion models work and implementation: https://keras.io/examples/generative/ddim/ I find the explanation in this article very intuitive.
补充邀请读者到 AlphaXiv 上讨论这篇论文。
那么有人愿意在 https://www.alphaxiv.org/abs/2403.18103 上讨论这篇论文吗？
maCDzP查看英文原文
So anyone up for a discussion on this paper at: https://www.alphaxiv.org/abs/2403.18103
相关资源
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历次讨论
- 2024Hacker News 讨论帖221 分 · 18 评
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