单脚本从零重建Stable Diffusion，快速搞懂扩散模型原理
DiffusionFromScratch 是一个教学型开源项目，旨在用单个 Python 脚本从零重建 Stable Diffusion 模型，作为哈佛大学“ML from Scratch”系列教程的一部分。它解决了深度学习初学者难以理解扩散模型内部机制的问题，通过精简的代码实现，将复杂的 Stable Diffusion 拆解为可读、可运行的步骤，涵盖去噪扩散概率模型（DDPM）的核心原理、U-Net 架构、噪声调度等关键组件。项目不依赖庞大的预训练权重，而是从基础数学和网络结构出发，让学习者能手动构建并训练一个简化版扩散模型，从而直观掌握生成式 AI 的底层逻辑。其核心能力在于提供清晰的教学代码和注释，帮助用户从理论走向实践，适合作为学习扩散模型和生成式 AI 的入门教材。
Hugging Face Diffusers、Keras.io 的 Stable Diffusion 教程、lucidrains/denoising-diffusion-pytorch
DiffusionFromScratch 是学习教育领域的开源项目，由 Animadversio 开发，2022 年首次发布。
它收录于学习教育分类，该分类目前共有 429 个项目，GitHub 星标数为 229。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-04。完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：学习扩散模型原理，作为深度学习课程作业或自学材料。同类可对比的替代方案包括 Hugging Face Diffusers、Keras.io 的 Stable Diffusion 教程、lucidrains/denoising-diffu…。
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