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重点标签 Diffusion Model、图像生成、教程、普渡大学、Stanley H. Chan
文章摘要
这篇由机器之心报道的文章介绍了扩散模型（Diffusion Model）在图像生成领域的应用和进展。
文章首先解释了扩散模型是一种不同于GAN和VAE的图像生成模型，它通过先对图像增加噪声，再逐步去噪的方式来生成图像。
近年来，生成式AI的增长推动了许多令人兴奋的应用，如文本到图像生成和视频生成，这些应用背后的基本原理是扩散采样机制。
普渡大学的Stanley H. Chan发布了一份关于扩散模型的教程，旨在为本科生和研究生提供直观详尽的解释。
教程包括四个部分，共50页，涵盖了支持扩散生成模型的基本概念。
Stanley Chan是普渡大学电气与计算机工程学院和统计学系的副教授，专注于计算成像研究，并多次获得论文奖项。
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原文作者: 机器之心
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