Diffusion入门资源整理(持续更新ing)
综合我在学习中遇到的一些好的资源整理，希望能帮到你:）
总的guide
高质量入门帖/教程
普渡大学Stanley Chan写的tutorial 广受好评
谷歌Calvin Luo写的tutorial 较难，可有一定基础后再来翻
lilian weng关于diffusion的入门介绍帖 上面这篇为英文，知乎有将其翻译并整合了一下的版本 由浅入深了解Diffusion Model
以上帖可能有一定数学和前置知识门槛，可先看以下对新手更加友好的文章：
hzw的diffusion入门系列 究极入门友好，可先阅读这个，弄清ddpm的大概流程，再看其他教程学习更深入的细节
苏剑林苏神的生成扩散模型漫谈系列博客 可在主页搜关键词“生成扩散模型漫谈”阅读完整系列
一文带你看懂DDPM和DDIM 含前置知识介绍以及代码实现
diffusion学习笔记系列 内容相当全，适合扩展阅读
Diffusion学习路径记录（2023年） 将diffusion近年如何发展起来，各个论文之间关系是什么阐释的很清楚，可以借此快速熟悉diffusion发展路径
视频教程
李宏毅老师diffusion入门教程 讲解相对基础，数学方面涉及不多，适合拿来熟悉diffusion大致框架
童发发的系列diffusion教程 含详细的数学推导，如果数学推导没搞清楚，可跟着视频一起推一遍
代码实操
Hugging Face官方的diffusion教程 涉及代码实操
Paper List
Denoising Diffusion Probabilistic Models(DDPM) DDPM。近年diffusion大火的开山之作
Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations 提出score-based model，diffusion领域奠基性工作
Denoising Diffusion Implicit Models DDIM。针对DDPM的改进，加速了diffusion采样速度
Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models(EDM) EDM。diffusion的集大成之作。目前很多diffusion的相关论文代码都是基于此
Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis diffusion首次在图像生成领域战胜GAN
持续更新ing
diffusion方向值得follow的学者
路橙 个人主页 知乎 朱军组，现OpenAI，代表工作为DPM-Solver，极大提高diffusion采样速度
yang song OpenAI 研究员，提出scored-based方法，是近年diffusion热潮的领军人物
其他补充阅读
Score-based model
流匹配与diffusion