引言 扩散模型（Diffusion Models）是近年来备受关注的一种机器学习算法，以其生成超逼真图像、视频和音乐的能力而闻名。其工作原理基于自然界的扩散现象，通过在数据中添加随机噪声并逆转这一过程，生成新的数据。例如，OpenAI的DALL-E 3和Midjourney v6等模型，能够根据用户描述生成相应的图像或视频。本文将从扩散模型的工作原…

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它在2017年由Vaswani等人提出，并在NLP领域取得了显著的成功。Transformer模型的核心思想是通过自注意力机制来捕捉序列数据中的长距离依赖关系，从而实现高效的并行计算和更好的性能。 自注意力机制（Self-Attention Mechanism） 自注意力机制允许模型在…