https://baijiahao.baidu.com/s?id=1743820144854939367
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https://github.com/acids-ircam/diffusion_models
- A series of tutorial notebooks on denoising diffusion probabilistic models in PyTorch
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https://github.com/huggingface/diffusers
- Diffusers: State-of-the-art diffusion models for image and audio generation in PyTorch
一文解释 Diffusion Model (一) DDPM 理论推导 一文解释 Diffusion Model (二) Score-based SDE 理论推导
- 扩散概率模型的理论及应用
- 在最新一期的线上分享中，机器之心邀请到了清华大学计算机系教授朱军为我们介绍关于扩散概率模型的最新进展。
- https://app6ca5octe2206.pc.xiaoe-tech.com/p/t_pc/course_pc_detail/column/p_63846fcce4b07b05581ed1ea
- slides: see zotero
活动回放丨一文读懂扩散模型原理、推断加速和可控生成：https://mp.weixin.qq.com/s/EpQtBrNRvGJvBd4xMb2w4g
https://yuezhou-oh.github.io/blog/paperreading/Understanding_diffusion_model.html
【扩散模型的多视角详解：讨论了扩散模型的多个不同视角，将其与自编码器、深度潜变量模型、得分函数预测器、反向SDE求解器、流模型、RNN和自回归模型联系起来】《Perspectives on diffusion – Sander Dieleman》 https://sander.ai/2023/07/20/perspectives.html
【扩散模型论文按其子领域分类的集合】‘collection of diffusion model papers categorized by their subareas’ kai wang GitHub: https://github.com/wangkai930418/awesome-diffusion-categorized
Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon https://github.com/apple/ml-stable-diffusion
深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识：https://zhuanlan.zhihu.com/p/632809634
[LG] Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision https://arxiv.org/abs/2403.18103 本教程全面系统地介绍了从变分自编码器到扩散模型的发展脉络，数学推导细致，内容丰富，是理解扩散模型的好教材。
