在扩散模型的学习过程中，up主deep_thoughts的视频给了我很大的帮助，下面是我在学习过程中观看的一些视频，大家也可以按照这个顺序进行学习。DDPM论文链接也在此给大家列出：https://arxiv.org/abs/2006.11239注：本文章难度较大，篇幅较长，大家在阅读过程中需要一些耐心！在学习DDPM原理之前，了解一些数学概率论的知识是必要的，因为在DDPM中涉及到很多概率公式的

注：Diffusion Model 最重要的三篇文章DDPM,DDIM,IDDPM请大家务必按照顺序读懂搞透！！在明白了上述这些模型的原理之后，我们就需要开始接下来的实践部分了， IDDPM的代码是三者的集大成之作，所以我们只需要搞懂这个代码就可以了，剩下的这些代码都是在这个代码的基础上进行修改的这个代码是很有难度的，建议大家先看论文！！！，然后配合！！！！！！！进行理解。在讲解代码之前我们先来看

扩散模型从出现发展到今天已经成为深度学习领域的一个庞大的分支，对于刚刚踏入扩散模型领域的同学，了解扩散模型发展的历程才能在这浩瀚的文献之海中找到到达彼岸的一条航线。扩散模型（Diffusion Models）是近年来快速发展的生成模型家族，其核心思想是通过逐步添加和去除噪声来学习数据分布。

的计算库一般有两个，简洁一点的用。

2、在安装CUDA 时候会安装3大组件，分别是== NVIDIA 驱动、toolkit 和 samples==。上面说的 CUDA Driver API是依赖于 NVIDIA 驱动 安装的，而CUDA Runtime API 是通过CUDA toolkit 安装的。1、CUDA 有两种API，分别是 运行时 API 和 驱动API，即所谓的 Runtime API 与 Driver API。的结果

计算机视觉是研究图像的学问，在图像的最终评价时，往往需要用到一些图像相似度的度量指标，因此，在本文中我们将详细地介绍原生和调用第三方库的计算图像余弦相似度的方法。

【代码】huggingface-cli下载数据集和模型。

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1.微软官网下载vscode2.点击小方框，搜索下载三个插件3.点击左下角的齿轮，点击设置，配置自动保存4在左侧导航栏新建一个项目，在新建一个.html结尾的文件就可以编写网页了