【极致中配】麻省理工 MIT 6.S183 扩散模型的实用入门 | 2026
MIT官方短课，从原理到应用系统讲解扩散模型：多视角建模、条件与引导、蒸馏加速、实际应用及泛化能力。
- 难度
- 难度 4/5 — 需概率、微积分与深度学习基础，涉及生成模型前沿理论
- 适合人群
- 有深度学习基础、想系统掌握扩散模型的学生与工程师
- 前置要求
- 概率论与统计（理解随机过程、高斯分布）、微积分与线性代数（梯度、向量运算）、深度学习基础（神经网络、反向传播、PyTorch）、机器学习基础（了解生成模型概念）
- 课程规模
- 6 讲 · 1698播放
主题覆盖
扩散模型入门扩散的多视角理解条件生成引导采样模型蒸馏采样加速扩散模型应用图像生成泛化能力生成模型去噪过程得分匹配
课程大纲（6 讲）
- P1 · Lecture 1: Introduction to Diffusion - 1/5/202631 分钟
- P2 · Lecture 2 - Perspectives on Diffusion - 1/7/202626 分钟
- P3 · Lecture 3 - Conditioning and Guidance - 1/9/202632 分钟
- P4 · Lecture 4 - Distillation - 1/12/202630 分钟
- P5 · Lecture 5 - Applications of Diffusion - 1/15/202627 分钟
- P6 · Lecture 6 - Generalization in Diffusion Models - 1/16/202626 分钟
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