扩散模型：基础与前沿

简介

扩散模型是生成式大模型背后两大支柱架构之一，在计算机视觉、世界模型方面有广泛应用，在大语言模型方面也有新进展。本次讲习班将详细介绍扩散模型的基本原理，包括其概率表示、训练、生成算法以及可扩展架构。在此基础上，介绍大规模训练技术，图像和视频生成模型，以及基于扩散的世界模型等前沿话题。最后，介绍扩散语言模型等前沿进展。 作为生成式建模的基础方法与技术之一，扩散模型在更为广泛的计算机领域有着巨大的应用潜力。此外，预训练的大规模扩散模型，如Sora系列、LLaDA系列，也有望直接应用于相关领域。而相较于大语言模型，扩散模型在计算机领域还未被充分传播。因此，本次讲习班应该具有广泛的CNCC听众基础。

简介为官网原文，部分内容可能未写完。