DDPM 和 DDIM 的区别是什么？ 第一步：前置小知识（重参数化技巧） 在扩散模型中，我们最常用到一个技巧：如果你有一个符合正态分布的变量 （均值为 ，方差为 ），我们可以把它拆成：  这里的  是一个标准正态分布的纯噪声 。 直白点说： 任意状态 = 确定的基础值 + (随机噪声  噪声强度)。记住这个公式，它是贯穿整个推导的灵魂。 第二步：DDPM 的基础设定（从头到尾加噪） 在原来的 DDPM（去噪扩散概率模型）中，我们有一个清晰的正向加噪过程。 假设我们有一张清晰的图像（或者机器人的一个完美动作），叫做 。我们在它上面不断加噪声，加到第  步时，它变成了 。 DDPM 证明了一个极...

目前这个简历投直接秒挂，想问问各位大佬哪里出问题了

为什么第一段实习都找不到😂，211本，项目一个点评一个微服务商城，

做的有点累，感觉不是超级难对ACM选手肯定爆杀，鼠鼠拼尽力做出前两道，后两道不会一个图，一个dp大概是，只拿了0.25一共A了2.25/4。每次做这种题都有一种无力感。。。。做的就不想做了