Diffusion_models_tutorial

从零手写扩散模型,边学边练掌握AI生图

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 20 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 188
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源教程项目,完全免费,无付费版本。

项目预览

Diffusion_models_tutorial 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队FilippoMB
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源教程项目,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型denoising-diffusion-probabilistic-models,diffusers,diffusion-models,examples,generative-ai,image-generation,score-based-generative-models,tutorial,tutorial-code
GitHub 星标★ 188
上线时间2022-08-28 00:00:00
代码更新2026-04-21
仓库体积74.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

这是一个扩散模型的系统教程集合,以Jupyter Notebook为载体,从零开始逐步实现扩散模型。项目覆盖了去噪扩散概率模型(DDPM)和基于分数的生成模型等核心方法,提供了完整的代码脚本,帮助用户理解扩散模型的数学原理和训练推理流程。同时,项目还包含了提示词工程指南,指导用户如何高效使用文本生成图像工具,并整理了进一步学习的资源列表。对于希望深入掌握扩散模型底层实现、而非仅停留在调用API层面的开发者或研究人员,这个项目提供了一个循序渐进的学习路径。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 188

核心亮点

  • 教程式代码,每一步都有详细注释,适合新手入门
  • 覆盖DDPM和Score-based两类主流扩散模型,理论实践结合
  • 附带提示词工程指南,兼顾模型使用与调优技巧

不足之处

  • 项目处于早期阶段,星标和社区贡献者较少,内容可能未及时更新
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 自学扩散模型原理与实现,逐步搭建自己的生成模型
  • 作为高校或培训机构AI课程的教学辅助材料
  • 快速上手diffusers库,理解其底层设计并二次开发

替代项目

huggingface/diffusers、lucidrains/denoising-diffusion-pytorch、openai/guided-diffusion

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