扩散模型学习资源

"Demystifying Diffusion Models"是AI Summer网站发布的深度技术文章，系统讲解扩散模型从基础到高级的理论与实践。 内容涵盖前向/反向扩散、U-Net/VAE架构、随机微分方程等核心数学原理，并关联19篇权威论文和GitHub代码仓库。 文章采用阶梯式教学结构，包含数学推导、代码实现和Stable Diffusion等扩展应用，适合不同层次的学习者。