文章总结： 本教程解析扩散模型的泛化机制，指出训练目标存在闭式解导致记忆化问题，但通过得分平滑、神经架构偏置、训练动态和数据几何结构实现泛化。教程结合讲座与Jupyternotebook实践，帮助参与者验证理论并建立直观理解。 综合评分： 88 文章分类： AI安全,技术标准,安全培训

【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解

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2026年6月23日 17:00 北京

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来源：专知

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深度扩散模型究竟是如何实现泛化的？

去噪扩散模型在图像、视频和音频的生成式建模中取得了最先进的成果。然而，对训练目标的分析揭示了一个悖论：该目标存在一个唯一的闭式解，且该解仅依赖于训练数据本身——而这一解只能重现训练样本，表现出完美的记忆化。

那么，深度扩散模型究竟是如何实现泛化的？本教程将探讨新兴的解析扩散模型系列，它们为这一问题提供了启示。我们将从基础出发，逐步介绍当前对泛化机制的理解——得分平滑、神经架构的归纳偏置、训练动态以及数据几何结构——所有内容都通过最优去噪的视角来呈现。

本教程结合讲座与实践性的 Jupyter notebook 环节，使参与者能够亲自运行实验、检验理论并建立直观认知。

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