爱吃肉的阿喆

理论推导在这里 本文将会分为两个部分介绍如何使用DDPM生成MNIST手写数字 训练过程 采样过程 1. 训练过程 1.1 前向扩散 首先回顾一下什么前向扩散，前向扩散是由目标分布转换为已知分布（高斯

从贝叶斯角度进行扩散模型的理论推导，包括前项扩散过程和反向生成过程。介绍了扩散模型的核心点以及公式推导。

使用MNIST训练VAE模型，包括数据准备，模型实现，模型训练，采样生成和隐空间差值。使用pytorch实现。

VAE图像生成模型的数学推导过程，包括蒙特卡洛模拟期望，目标函数以及目标函数各项的详细的数学推导过程。

使用CIFAR-10数据集，从头训练DDPM，包括数据处理，模型实现和网络训练等。没有使用预训练模型。