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01 ·生成モデル·★ 会員·論文·15分で読めます 【実装】拡散モデルを自作する — MNISTからはじめる Denoising Diffusion Probabilistic Models 28×28の手書き数字で拡散モデルを最小構成から組み上げます。ノイズスケジュールが満たすべき2条件、UNetにステップ番号を注入する方法、サンプリングの最後にノイズを足し直す理由まで、自分で書いて初めて詰まる場所を順に潰していきます。 02 ·生成モデル·★ 会員·論文·14分で読めます 拡散モデルを1から理解する — ノイズを足して、引く Denoising Diffusion Probabilistic Models DDPM原論文（Ho et al., 2020）を本文だけを根拠に読む。ノイズを足す前向き過程と引く逆過程、なぜ目的関数が「ノイズを当てる」形に落ち着くのか、単純化した損失が尤度を悪化させながら品質を上げた理由、そしてステップ数と品質の関係。