"扩散模型 CV与NLP科研笔记目录与实战"

扩散模型是计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域中的一种重要研究方向，本文将对相关领域的科研笔记进行总结。在CV领域中，扩散模型被广泛应用于图像合成、换脸方法、GAN（生成对抗网络）等任务。而在NLP领域中，扩散模型被用于文本去重、分类器导向的扩散以及基于得分的生成模型。此外，本文还会涉及相关的公式推导和代码实战。 在第一部分中，介绍了扩散模型的基础知识，对其进行了易理解的公式推导。通过这样的介绍，读者可以对扩散模型有一个清晰的认识和理解。而在第二部分中，作者将扩散模型与3D技术、GAN、StyleGAN以及MAE方法等进行了比较，总结了换脸方法的各种应用。这对于研究人员在实际应用中选择合适的方法提供了参考。 接下来，在第三部分中，介绍了一种基于分类器导向的扩散模型，通过论文精读和代码实战的方式，展示了其在图像生成方面的优势。第四部分则介绍了NLP领域中的文本去重方法，并给出了MinHash和MinHashLSH算法的Python实现。这些方法在信息检索和数据处理中具有重要的应用价值。 在第五部分中，介绍了一种基于得分的生成模型，与之前的GAN模型进行了对比，并展示了其在图像合成方面的卓越性能。该模型的公式推导和代码实战部分分别在第六部分和第七部分进行详细介绍。最后，作者在第八部分和第九部分分别介绍了该模型的训练和采样部分的代码实现。 最后两部分分别是关于CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）和CVPR（国际计算机视觉与模式识别会议）的速读篇。介绍了CLIP方法的原理和应用，并对CVPR会议进行了简要总结。这些内容为读者提供了最新的研究进展和领域的发展方向。 综上所述，本文通过详细介绍扩散模型在CV和NLP领域的应用和方法，并给出了详细的公式推导和代码实战，为读者提供了全面的科研笔记目录。这些内容对于该领域的研究人员和学习者具有重要的参考价值。