🎨 扩散模型系统学习教程¶

⚠️ 时效性说明：本章涉及前沿模型/价格/榜单等信息，可能随版本快速变化；请以论文原文、官方发布页和 API 文档为准。

📌 如果你是扩散模型零基础，建议先学习深度学习/05-生成模型/03-扩散模型基础

目标：从零开始，系统掌握扩散模型（Diffusion Models）的理论与实践，最终能够独立实现和理解Stable Diffusion等前沿模型。

📚 教程特色¶

🎯 为"AI依赖者"设计¶

每行代码都有解释：不只是告诉你"怎么做"，更告诉你"为什么"
从直觉到数学：先用通俗语言建立直觉，再逐步深入数学推导
循序渐进：从基础数学 → 核心原理 → 动手实现 → 前沿应用

🧠 培养独立思考能力¶

自测问题：每章末尾都有思考题，检验真正理解而非记忆
项目实战：3个完整项目，从简单到复杂，培养独立解决问题能力
调试技巧：教你如何排查错误，而不是直接给答案

📖 内容全面系统¶

数学基础：概率论、随机过程、变分推断
核心原理：DDPM前向/反向过程、训练目标、采样算法
动手实现：从零实现完整DDPM，理解每个组件
前沿应用：Stable Diffusion、条件生成、图像编辑

🗺️ 学习路线图¶

Text Only

Week 1-2: 数学基础与核心原理
├── 01-数学基础与前置知识/
│   ├── 01-概率论基础.md              ⏱️ 3小时
│   ├── 02-随机过程与马尔可夫链.md      ⏱️ 3小时
│   ├── 03-变分推断基础.md             ⏱️ 4小时
│   ├── 04-线性代数基础.md             ⏱️ 3小时
│   └── 05-随机微分方程基础.md          ⏱️ 3小时
│
└── 02-扩散模型核心原理/
    ├── 01-扩散模型概述.md             ⏱️ 2小时
    ├── 02-前向扩散过程.md             ⏱️ 4小时
    ├── 03-反向去噪过程.md             ⏱️ 4小时
    ├── 04-训练目标推导.md             ⏱️ 4小时
    ├── 05-采样算法详解.md             ⏱️ 3小时
    ├── 06-训练技巧与优化.md           ⏱️ 3小时
    └── 07-连续时间扩散模型.md          ⏱️ 3小时

Week 3-4: 动手实现DDPM
└── 03-DDPM从零实现/
    ├── 01-环境搭建与数据准备.md        ⏱️ 2小时
    ├── 02-UNet架构详解.md             ⏱️ 4小时
    ├── 03-数据加载与预处理.md          ⏱️ 2小时
    ├── 04-完整DDPM实现.md             ⏱️ 5小时
    └── 05-模型训练与评估.md           ⏱️ 3小时

Week 5-6: 进阶与变体
└── 04-扩散模型变体与进阶/
    ├── 01-DDIM加速采样.md             ⏱️ 3小时
    ├── 02-条件生成与引导.md           ⏱️ 4小时
    ├── 03-潜空间扩散模型LDM.md        ⏱️ 4小时
    ├── 04-扩散模型加速技术.md          ⏱️ 3小时
    ├── 05-条件生成与控制.md           ⏱️ 3小时
    ├── 06-Stable-Diffusion进阶-SDXL到SD3.md  ⏱️ 3小时
    ├── 07-DiT与Transformer扩散架构.md ⏱️ 3小时
    ├── 08-流匹配与一致性模型.md        ⏱️ 3小时
    ├── 09-视频生成与时空扩散.md        ⏱️ 3小时
    └── 10-FLUX与新一代架构.md          ⏱️ 3小时

Week 7-8: 实战项目
└── 05-实战项目/
    ├── 01-图像生成实战.md             ⏱️ 4小时
    ├── 02-文本到图像生成.md           ⏱️ 5小时
    ├── 03-图像修复与编辑.md           ⏱️ 4小时
    └── 04-视频生成实战.md             ⏱️ 5小时

总学习时间：约100-120小时（每天2-3小时，持续6-8周）

🚀 如何开始学习¶

前置要求¶

✅ Python基础（你已具备）
✅ PyTorch基础（你已具备）
✅ 深度学习基础（你已具备）
✅ 基础数学（线性代数、微积分）

学习建议¶

不要跳过数学基础
扩散模型的核心在于数学推导
先建立直觉理解，再看数学公式
动手实践
看完理论后，一定要自己实现一遍
不要直接复制代码，先理解再写
主动思考
遇到问题时，先自己思考5分钟
使用" Rubber Duck Debugging "方法
记录笔记
建立自己的理解框架
画出关键概念的思维导图

📂 目录结构¶

Text Only

扩散模型学习/
├── README.md                          # 本文件：学习路线图
├── 00-学习指南.md                      # 如何高效学习本教程
│
├── 01-数学基础与前置知识/               # 夯实理论基础
│   ├── 01-概率论基础.md
│   ├── 02-随机过程与马尔可夫链.md
│   ├── 03-变分推断基础.md
│   ├── 04-线性代数基础.md
│   └── 05-随机微分方程基础.md
│
├── 02-扩散模型核心原理/                 # 深入理解DDPM
│   ├── 01-扩散模型概述.md
│   ├── 02-前向扩散过程.md
│   ├── 03-反向去噪过程.md
│   ├── 04-训练目标推导.md
│   ├── 05-采样算法详解.md
│   ├── 06-训练技巧与优化.md
│   └── 07-连续时间扩散模型.md
│
├── 03-DDPM从零实现/                    # 动手实践
│   ├── 01-环境搭建与数据准备.md
│   ├── 02-UNet架构详解.md
│   ├── 03-数据加载与预处理.md
│   ├── 04-完整DDPM实现.md
│   └── 05-模型训练与评估.md
│
├── 04-扩散模型变体与进阶/               # 扩展知识
│   ├── 01-DDIM加速采样.md
│   ├── 02-条件生成与引导.md
│   ├── 03-潜空间扩散模型LDM.md
│   ├── 04-扩散模型加速技术.md
│   ├── 05-条件生成与控制.md
│   ├── 06-Stable-Diffusion进阶-SDXL到SD3.md
│   ├── 07-DiT与Transformer扩散架构.md
│   ├── 08-流匹配与一致性模型.md
│   ├── 09-视频生成与时空扩散.md
│   └── 10-FLUX与新一代架构.md
│
├── 05-实战项目/                        # 项目实战
│   ├── 01-图像生成实战.md
│   ├── 02-文本到图像生成.md
│   ├── 03-图像修复与编辑.md
│   └── 04-视频生成实战.md
│
├── 06-附录/                           # 参考资料
│   ├── A-常用术语表.md
│   ├── B-参考文献.md
│   └── C-常见问题解答.md
│
└── images/                            # 教程图片资源

🎓 学习路径建议¶

路径A：完整学习（推荐）¶

按照章节顺序，从头到尾学习 - 适合：时间充裕，想系统掌握的学习者 - 预计时间：6周

路径B：快速入门¶

跳过部分数学推导，直接进入实现 - 01-数学基础：快速浏览，重点看直觉解释 - 02-核心原理：重点看前向/反向过程 - 03-从零实现：完整跟做 - 适合：想快速上手实践的学习者 - 预计时间：3周

路径C：深度研究¶

在完整学习基础上，深入阅读论文 - 每章都包含原始论文链接 - 适合：想深入研究的学习者 - 预计时间：8周+

💡 重要提示¶

关于"AI依赖"¶

如果你发现自己过度依赖AI编程助手： 1. 先自己思考：看问题后，先关掉AI，自己思考5-10分钟 2. 手写伪代码：在写实际代码前，先用文字描述思路 3. 逐步验证：写一小段，测试一段，不要一次性写太多 4. 理解而非复制：即使看AI的答案，也要理解每一行

关于数学¶

扩散模型的数学看起来复杂，但核心思想很简单： - 前向过程：逐步加噪声，直到变成纯噪声 - 反向过程：学习如何一步步去噪，恢复原始图像 - 训练目标：让模型预测噪声，而不是直接预测图像

关于实践¶

使用MNIST或CIFAR-10开始，不要一上来就用高分辨率图像
训练需要时间，先用小模型、少步数验证代码正确性
记录实验结果，建立自己的"调参直觉"

📖 推荐学习顺序¶

第一周：建立直觉¶

阅读 00-学习指南.md
阅读 02-扩散模型核心原理/01-扩散模型概述.md
观看推荐视频（见学习指南）
完成概述章节的自测问题

第二周：理解数学¶

学习 01-数学基础与前置知识/
重点理解马尔可夫链和变分推断
完成数学章节的练习题

第三周：深入原理¶

学习 02-扩散模型核心原理/
动手推导关键公式
画出前向/反向过程的流程图

第四周：动手实现¶

跟随 03-DDPM从零实现/
完整实现一个可运行的DDPM
在MNIST上训练并生成图像

第五周：进阶学习¶

学习 04-扩散模型变体与进阶/
理解Stable Diffusion的架构

第六周：项目实战¶

完成 05-实战项目/
尝试修改模型，观察效果变化

🔗 相关资源¶

必读论文¶

DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models (2020)
DDIM: Denoising Diffusion Implicit Models (2020)
LDM: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (2022)
Stable Diffusion: 基于LDM的开源实现

代码参考¶

官方DDPM实现: https://github.com/hojonathanho/diffusion
PyTorch DDPM教程: https://pytorch.org/tutorials/
Diffusers库: Hugging Face的扩散模型库

✅ 学习检查清单¶

在开始每一章之前，确认你已经： - [ ] 阅读了前一章的所有内容 - [ ] 完成了前一章的自测问题 - [ ] 动手实践了前一章的代码（如果有） - [ ] 记录了自己的疑问和心得

🤝 学习建议¶

记住： 1. 学习是螺旋上升的：第一次看不懂很正常，先建立整体框架 2. 实践出真知：光看理论是不够的，一定要动手 3. 耐心是关键：扩散模型是前沿技术，需要时间来消化 4. 享受过程：理解一个复杂概念后的成就感是无与伦比的

📧 反馈与改进¶

如果你发现： - 某个概念解释不清楚 - 代码有错误 - 希望增加某个主题

请记录下来，这是学习过程的一部分！

准备好了吗？让我们开始扩散模型的学习之旅！🚀

→ 下一步：00-学习指南.md

最后更新日期：2026-02-12 适用版本：扩散模型学习教程 v2026