扩散模型原理和pytorch代码实现初学资料汇总 有侵权的资料联系我删除哈，如果能帮得上忙的话荣幸之至，一个Star是对我的最大支持，感谢！
https://github.com/heejkoo/Awesome-Diffusion-Models 是一个github网站
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《Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics》 2015年 扩散模型起源
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《Denoising Diffusion Probabilistic Models》 2020年 扩散模型兴起
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《Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models》 2021年 第二篇论文的改进
- The recent rise of diffusion-based models
- 可以了解到扩散模型近年比较经典的应用
- Introduction to Diffusion Models for Machine Learning
- 从中可以了解到一个实现扩散模型的库denoising_diffusion_pytorch，博客中有使用案例
- What are Diffusion Models?
- 也是扩散模型的一个理论介绍博客，推导挺详细的
- Diffusion Models as a kind of VAE
- 探究了VAE和扩散模型的联系
- The Annotated Diffusion Model
- 扩散模型理论和代码实现，代码我进行理解加了注释与理论对应，方便大家理解 见The Annotated Diffusion Model.ipynb
- An introduction to Diffusion Probabilistic Models
- 也是一个介绍性博客，公式也很工整
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54、Diffusion Model扩散模型理论与完整PyTorch代码详细解读
- 我是看过其他资料后才看的这个视频，所以一遍都能全看懂，不知道初看怎么样
代码我也进行理解加了注释与理论对应，方便大家理解 见Diffusion Model.ipynb
- https://jmtomczak.github.io/blog/10/10_ddgms_lvm_p2.html 扩散模型理论和代码实现
- Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution
- 机器学习-白板推导系列(十二)-变分推断（Variational Inference） 知道Lvlb等概念是什么(B站视频)
- 【学习笔记】生成模型——变分自编码器 理解VAE(博客)
- 【机器学习】白板推导系列(三十二) ～ 变分自编码器(VAE) 理解VAE(B站视频)
- https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations 有很多深度学习算法的实现
- The Annotated Transformer transformer的pytorch实现的一个解释博客
- positional_encoding的一个实现案例 github代码
- 强烈推荐！台大李宏毅自注意力机制和Transformer详解！ B站视频
- 《Attention Is All You Need》 transformer和注意力机制原论文
- Transformer论文逐段精读【论文精读】
- 64 注意力机制【动手学深度学习v2】 我根据官方资料整理了jupyter代码实现文件，可从头到尾直接运行 见attention.ipynb
- Reparameterization Trick 白板推导变分推断后两节也有提到
- isotropic Gaussian distribution
- A Recipe for Training Neural Networks