关于扩散的研究是很重要的，例如粒子的扩散 热量的扩散等等，扩散现象为什么会发生而且不可逆？这是和热力学第二定律有关系的。扩散分为稳态扩散和非稳态扩散。所谓稳态扩散是指单位时间通过和扩散方向垂直的扩散通量不随时间变化而变化，非稳态扩散通量随时间变化而变化。研究扩散首先得知道扩散速率问题。生理学家Fick最早研究了并提出了他的著名的两个定律（注意定律与定理的区别） 
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2023-07-23 13:32:11
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扩散模型是一种先进的生成模型，它通过反向扩散过程来生成高质量的数据样本。在Python中实现扩散模型涉及多个步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误处理以及进阶学习。这篇博文将详细记录我解决“扩散模型python”问题的过程。
## 环境配置
在开始之前，我们需要确保我们的环境配置正确。以下是安装和配置所需的依赖项。
1. 安装Python 3.8或更高版本
2. 安装所需的P
文章目录扩散模型Diffusion Model 【质量提升2.0】【扩散模型】一.扩散模型简介二.前向扩散简介三.逆向扩散简介四.目标函数 一.扩散模型简介其最早出现在2015年，是生成模型的一种，目前占据主流的扩散模型多基于2020年提出的DDPM。其主要由正向扩散、逆向扩散两个过程组成的。其基本工作流程是，扩散模型在正向扩散阶段对数据（图像）逐步施加噪声，直至数据（图像）被完全破坏成高斯噪声
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2024-04-28 10:33:02
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写在前面的一些话因为自己项目需要，以及总是听说扩散模型，所以自己去b站看了视频，尽量写的通俗易懂，致力于高效省时的帮助大家搞明白扩散模型的原理，让小白也能读懂这篇论文 注意！！文章可能涉及比较多公式，但不要害怕！！结合我的说明，看懂没问题的，一步步来！不要着急，不要跳步！如果有错误，欢迎指正！有什么问题欢迎在评论区讨论！简述最近经常听说扩散模型，甚至可以打败GAN。回顾GAN，我们需要同时训练生成
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2024-03-15 23:36:46
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引言扩散模型最早是在2015年的Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics文章中提出的，但当时扩散模型并不work，所以并没有被广泛应用。在2020年，Denoising Diffusion Probabilistic Models(简称为DDPM)的出现，将扩散模型带到了一个新高度。并且在其之前主流的生成网络GAN
Diffusion Model（扩散模型 ）对标的是生成对抗网络（GAN），只要GAN能干的事它基本都能干。之前用GAN网络来实现一些图片生成任务其实效果并不是很理想，而且往往训练很不稳定。但是换成Diffusion Model后生成的图片则非常逼真，也明显感觉到每一轮训练的结果相比之前都更加优异，也即训练更加稳定。本文将用通俗的语言和公式为大家介绍Diffusion Model，并且结合公式为大
由于雾霾问题，全社会都很关注空气质量，政府也花了很多钱力图改善空气质量。我们作为城市市民经常要问：我们城市的空气质量到底怎样？这几年我们城市的空气质量是在改善还是恶化？我们城市的空气质量与其他城市相比，是更好还是更差？官方媒体一般都是说：我们的空气质量在改善，但有数据证明吗？官方数据可信吗？我们心存疑虑。所以，作为数据狗，还是自己动手吧。PM2.5是最近几年特别热议的空气质量指标，这要归功于美帝大
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2024-05-21 12:51:24
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目录1.算法仿真效果2.MATLAB源码3.算法概述4.部分参考文献1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.MATLAB源码%******************************************************************
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2024-08-19 11:34:44
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Bass扩散模型是一种广泛应用于市场营销、技术采纳等领域的模型，用于描述新产品或技术的扩散方式。它基于人们创新采纳的两种主要影响：创新者的影响和模仿者的影响，通常通过一个二次方程来表示。该模型为理解和预测新技术接受程度以及市场渗透率提供了有效手段。以下是我在实现“Bass扩散模型Python”过程中的一系列记录。
## 背景定位
在现代商业环境中，了解产品或技术在目标市场中的扩散过程至关重要。我
浙大提出近似平均方向求解器，快速扩散模型数值采样 扩散模型的生成轨迹几乎位于图像空间的一个二维子空间中！于是，通过直接学习生成轨迹的平均方向，我们可以进一步减小离散误差。 给定噪声输入，扩散模型利用评分函数（score function）进行迭代去噪实现图像生成、音频生成、视频生成、文生图等任务。这个过程可以解释为离散求解某个随机微分方程（SDE），或是求解其对应的概率流常微分方程（PF
PART 5-玻尔兹曼分布率（选）麦克斯韦速率分布律是理想气体不受外力场作用时，处于平衡态下气体分子的速率分布规律。由于没有外力场作用，处于平衡态的气体其分子数密度 n 处处相同，即分子在空间位置的分布是均匀的。当有恒定的外力场 （如重力场等）作用时，气体分子在空间的分布就不再呈均匀分布了。5.1 玻尔兹曼分布率 5.2 重力场中大气密度和压强随高度的变化规律&nb
近年来，基于深度学习的图像生成技术取得了显著的进步。其中，DLA（Deep Local Attention）扩散模型成为了热门的研究和应用方向。这种模型结合了深度卷积神经网络和扩散过程，有效地处理了图像生成任务。在本文中，我将详细记录解决“python DLA扩散模型”相关问题的整个过程。
### 版本对比与兼容性分析
在迁移到最新版本之前，了解各个版本之间的特性至关重要。以下是不同版本DLA
成像链路及成像模型目标经过光学系统成像的链路流程图如下：由整个链路构成一个成像系统，通常我们认为成像系统一般是线性系统，于是可以构建出空域表述的成像模型：其中，g代表经过成像系统后的图像；f表示原图像；h表示点扩散函数PSF（Point Spread Function）；n代表噪声。模型化为PSF和原始清晰图像的卷积加上噪音，表达式为： 为观测图像，为原始清晰图像， 为成像系
扩散模型（diffusion model）扩散过程对初始数据分布~q(x)，不断添加高斯噪声，最终使数据分布变成各项独立的高斯分布。前向扩散过程的定义（马尔科夫链过程）通过重参数化技巧，可以推导出任意时刻的，无需做迭代其中；参数重整化体现为中，为两个正态分布叠加，可以重参数化为每个时间步所添加的噪声的标准差给定，且随t增大而增大每个时间步所添加的噪声的均值与有关，为了使稳定收敛到由可得随着不断加噪
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2024-03-05 08:46:27
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前言生成式建模的扩散思想实际上已经在2015年（Sohl-Dickstein等人）提出，然而，直到2019年斯坦福大学（Song等人）、2020年Google Brain（Ho等人）才改进了这个方法，从此引发了生成式模型的新潮流。目前，包括OpenAI的GLIDE和DALL-E 2，海德堡大学的Latent Diffusion和Google Brain的ImageGen，都基于diffusion模
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2023-12-05 14:43:14
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高斯散度定理 本文是介绍微积分学中的一种向量分析。关于电磁学中与电通量有关的定理，详见“高斯定律”。 高斯公式，又称为散度定理、高斯散度定理、高斯－奥斯特罗格拉德斯基公式或高－奥公式，是指在向量分析中，一个把向量场通过曲面的流动（即通量）与曲面内部的向量场的表现联系起来的定理。散度定理可以用来计算穿过闭曲面的通量，例如，任何左边的曲面；散度定理不可以用来计穿过具有边界的曲面，例
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2023-10-27 19:40:14
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Diffusion Models图中：为图像，为采样自正态分布的噪音扩散模型**是受非平衡热力学的启发。它们定义一个扩散步骤的马尔可夫链，逐渐向数据添加随机噪声，然后学习逆扩散过程，从噪声中构建所需的数据样本。与VAE或流动模型不同，扩散模型是用固定的程序学习的，而且隐变量具有高维度。训练阶段，是在图片中添加噪声，给网络输入这一张添加噪声的图片，网络需要预测的则是添加的噪声。使用阶段，由随机生成的
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2024-06-08 19:28:22
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文章目录1. 单组分反应-扩散方程2. 双组分反应-扩散方程3. 三组分和更多组分的反应-扩散方程4. Fisher's equation4.1 KPP方程5. Belousov–Zhabotinsky reaction5.1 历史5.2 化学机理5.2.1 变体5.3 Noise-induced order5.3.1 数学背景6. Briggs–Rauscher reaction7. ZFK
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2023-11-24 14:54:23
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前言 最近 AI 绘图非常的火，其背后用到的核心技术之一就是 Diffusion Model（扩散模型），虽然想要完全弄懂 Diffusion Model 和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识，但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是 Diffusion Model。 作者丨梁德澎 什么是 Diffusion Model前向
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2024-01-31 03:32:42
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扩散模型与其他生成模型什么是扩散模型扩散模型的简介生成建模是理解自然数据分布的开创性任务之一。VAE、GAN和Flow系列模型因其实用性能而在过去几年中占据了该领域的主导地位。尽管取得了商业上的成功，但它们的理论和设计缺陷（棘手的似然计算、限制性架构、不稳定的训练动力学等）导致了一类名为“扩散概率模型”或DPM的新型生成模型的开发。生成模型是一类可以根据某些隐含参数随机生成观察结果的模型。近年来，
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2024-01-07 10:58:31
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