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第14天学习内容如下：

Diffusion扩散模型

  本文基于Hugging Face：The Annotated Diffusion Model一文翻译迁移而来，同时参考了由浅入深了解Diffusion Model一文。

本教程在Jupyter Notebook上成功运行。如您下载本文档为Python文件，执行Python文件时，请确保执行环境安装了GUI界面。

关于扩散模型（Diffusion Models）有很多种理解，本文的介绍是基于denoising diffusion probabilistic model （DDPM），DDPM已经在（无）条件图像/音频/视频生成领域取得了较多显著的成果，现有的比较受欢迎的的例子包括由OpenAI主导的GLIDE和DALL-E 2、由海德堡大学主导的潜在扩散和由Google Brain主导的图像生成。

实际上生成模型的扩散概念已经在（Sohl-Dickstein et al., 2015）中介绍过。然而，直到（Song et al., 2019）（斯坦福大学）和（Ho et al., 2020）（在Google Brain）才各自独立地改进了这种方法。

本文是在Phil Wang基于PyTorch框架的复现的基础上（而它本身又是基于TensorFlow实现），迁移到MindSpore AI框架上实现的。

训练结果如下：