扩散模型教程项目状态

项目完成情况

✅ 已完成的任务

  1. 章节编写（14章全部完成） - 第1章：扩散模型导论 - 第2章：神经网络架构：U-Net与ViT - 第3章：去噪扩散概率模型 (DDPM) - 第4章：基于分数的生成模型 - 第5章：连续时间扩散模型 (PDE/SDE) - 第6章：流匹配 (Flow Matching) - 第7章：扩散Transformer (DiT) - 第8章：采样算法与加速技术 - 第9章：条件生成与引导技术 - 第10章：潜在扩散模型 (LDM) - 第11章：视频扩散模型 - 第12章：文本扩散模型 - 第13章：扩散模型的应用 - 第14章：前沿研究与未来方向

  2. 代码块移除 - 所有Python代码块已成功移除 - 代码内容已转换为数学公式和文字描述 - 使用自动化脚本 remove_code_blocks.py 处理

  3. LaTeX格式优化 - 创建并优化了 add_latex_spaces.py 脚本 - 确保单个 $ 的行内公式有适当空格 - 确保

$$ 的显示公式前有换行

  1. 项目文件完善 - 更新了 index.md，标记所有章节为已完成 - 创建了验证脚本 validate_tutorial.py - 所有章节包含丰富的练习题和研究线索

教程特色

  1. 由浅入深的结构设计 - 从基础概念逐步过渡到前沿研究 - 每章都有清晰的学习目标和章节大纲

  2. 大量习题和参考答案 - 每个重要概念都配有练习题 - 练习题包含理论推导和实践任务 - 答案使用 <details markdown="1"> 标签默认折叠

  3. 丰富的研究线索 - 使用 🔬 和 🌟 标记研究方向 - 提供开放性问题供深入探索 - 连接相关的数学理论和前沿论文

  4. 数学严谨性 - 使用LaTeX格式的数学公式 - 提供完整的推导过程 - 平衡直观理解和理论深度

统计信息

  • 总行数：8,045行
  • 总字符数：155,944字符
  • 平均每章：574行，11,138字符
  • 最长章节：第14章（1,292行）
  • 最短章节：第5章（115行）

待完成项目（可选）

  1. 附录编写 - 附录A：测度论与随机过程速成 - 附录B：倒向随机微分方程 (BSDE) 速成

  2. 交互式元素 - 可以添加可视化demo链接 - 集成Jupyter notebook示例

  3. 进一步优化 - 添加章节间的交叉引用 - 创建术语表和索引 - 设计统一的练习题难度标记系统

使用建议

  1. 阅读顺序 - 初学者：按章节顺序阅读 - 有基础者：可以跳过前3章 - 研究者：重点关注5-7章和14章

  2. 练习策略 - 每章至少完成一个练习题 - 尝试拓展练习中的研究问题 - 记录自己的理解和疑问

  3. 深入学习 - 跟随研究线索查阅相关论文 - 实现简化版本的算法 - 参与开源项目实践

项目维护

  • 定期更新最新研究进展
  • 收集读者反馈改进内容
  • 添加更多实际应用案例
  • 保持数学符号的一致性

最后更新：2025-07-27