大模型之扩散模型的学习一

• 前言

二、基本原理

1.直观理解

2.数学形式

3.前向过程

4.反向过程

5.总结过程

6.网络训练流程

三、代码

1.Network helpers

2.Positional embeddings

3.ResNet/ConvNeXT block

4.Attention module

5.Group normalization

6.Conditional U-Net

7.定义前向扩散过程

8.定义损失函数

9.定义数据集 PyTorch Dataset 和 DataLoader

10.采样

11.训练