生成模型
扩散模型
深度学习
扩散模型原理解析：从前向加噪到 DDPM 采样
从条件高斯分布出发推导 DDPM 的前向扩散、反向去噪与噪声预测目标，并补充 DDIM、CFG、潜空间扩散和 flow matching 的关系。
2023-01-297 min
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从条件高斯分布出发推导 DDPM 的前向扩散、反向去噪与噪声预测目标，并补充 DDIM、CFG、潜空间扩散和 flow matching 的关系。
用节点、边与全局属性统一描述图数据，再从 message、aggregation、update 三步推导 GNN，并比较 GCN、GraphSAGE、GAT 及常见失效模式。