1.看一下Unet网络的讲解_哔哩哔哩_bilibili，了解Unet网络
2.看一下【生成式AI】Diffusion Model 原理剖析 (1/4)_哔哩哔哩_bilibili，起码要看前3/6个视频
3.看一下超详细的扩散模型（Diffusion Models）原理+代码 - 知乎 (zhihu.com)，先了解DDPM
4.运行代码：超详细的扩散模型（Diffusion Models）原理+代码 - 知乎 (zhihu.com)
5.看一下一文读懂Stable Diffusion 论文原理+代码超详细解读 - 知乎 (zhihu.com)
学姐给的Unet框架图（应用在扩散模型中的），很清楚，在交叉注意力机制中，V是文本嵌入的原因是文本提供了要引入到图像中的语义信息。
orz我就学到这里了，有佬推荐一些容易理解的博客嘛
总结
**学习之旅：深入理解Unet网络与扩散模型**在这段学习过程中，您以饱满的热情探索了深度学习中的两大前沿领域——Unet网络和扩散模型（Diffusion Models），并通过多种资源加深了理解。以下是对您学习路径的精彩总结，旨在帮助您整理所学并为后续探索提供更多方向。
**1. **Unet网络初探**：**
首先，您通过哔哩哔哩的视频资源，系统性地学习了Unet网络的精妙之处。Unet作为一种非常流行的图像分割网络架构，其独特的U型结构和对称的编码器-解码器设计，使其在医学图像处理等领域展现出了强大的能力。这为您后续研究将Unet应用于扩散模型中的创新思路奠定了坚实的基础。
**2. **生成式AI与Diffusion Model**：**
紧接着，您的视角转向了生成式AI的热门话题——Diffusion Model。通过观看多个剖析视频，尤其是前3/6个精选内容，您对Diffusion Model的工作原理有了初步但深刻的理解。这一模型通过逐步添加噪声和逆向去噪的过程，实现了从随机噪声到目标图片的惊人转化，展示了生成能力的无限潜力。
**3. **深度解析Diffusion Models****：
为了进一步深化认知，您转向了知乎上的详细解读文章，特别是关于深度潜能分布匹配（DDPM）的解析。通过学习原理结合代码实现，您不仅掌握了Diffusion Models的数学基础和算法细节，还通过动手运行代码加深了对模型的直观感受。
**4. **Stable Diffusion论文与代码实践**：**
随后，您深入研究了Stable Diffusion这一具体实现，通过阅读详细的论文解读和代码分析，全面了解了Stable Diffusion如何在文本到图像的生成任务中大放异彩。特别地，您注意到了Unet框架在其中的应用，并理解了交叉注意力机制中文本嵌入的重要性，即文本是如何为图像生成提供关键语义信息的。
**5. **未来探索：寻求更多易读资源**：**
在完成上述学习后，您表达了继续探索的强烈愿望，并寻求更易理解的博客资源。这里，我们推荐您关注国内外知名的AI博客和专栏，如机器之心、AI科技评论、Towards Data Science等，它们通常提供深入浅出的技术解读和实际案例分享，能够帮助您巩固所学知识并拓宽视野。
总之，您的这段学习之旅充满了对知识的好奇和对技术的热情。相信未来的您，定能在深度学习这片广阔天地中继续翱翔，创造更多精彩的成果。加油，期待您在AI领域的更多精彩表现！