論文の概要: Understanding Diffusion Models via Code Execution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07201v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 06:25:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.737995
• Title: Understanding Diffusion Models via Code Execution
• Title（参考訳）: コード実行による拡散モデルの理解
• Authors: Cheng Yu,
• Abstract要約: この技術レポートは、拡散モデルが実際にどのように機能するか、そしてコードと理論がどのように対応するのかを、研究者に明確かつ実装第一に理解することを目的としている。 私たちのコードと事前トレーニングされたモデルは、https://github.com/disanda/GM/tree/main/DDPM-DDIM-ClassifierFreeで利用可能です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.831893034739037
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion models have achieved remarkable performance in generative modeling, yet their theoretical foundations are often intricate, and the gap between mathematical formulations in papers and practical open-source implementations can be difficult to bridge. Existing tutorials primarily focus on deriving equations, offering limited guidance on how diffusion models actually operate in code. To address this, we present a concise implementation of approximately 300 lines that explains diffusion models from a code-execution perspective. Our minimal example preserves the essential components -- including forward diffusion, reverse sampling, the noise-prediction network, and the training loop -- while removing unnecessary engineering details. This technical report aims to provide researchers with a clear, implementation-first understanding of how diffusion models work in practice and how code and theory correspond. Our code and pre-trained models are available at: https://github.com/disanda/GM/tree/main/DDPM-DDIM-ClassifierFree.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは生成モデルにおいて顕著な性能を達成したが、その理論的基礎はしばしば複雑であり、論文における数学的定式化と実用的なオープンソース実装とのギャップは橋渡しが困難である。 既存のチュートリアルは主に方程式の導出に重点を置いており、拡散モデルが実際にコードでどのように動作するかについての限定的なガイダンスを提供している。 これを解決するために,コード実行の観点から拡散モデルを説明する,約300行の簡潔な実装を提案する。 私たちの最小限の例では、不要なエンジニアリングの詳細を取り除きながら、前方拡散、逆サンプリング、ノイズ予測ネットワーク、トレーニングループなど、必須のコンポーネントを保存しています。 この技術レポートは、拡散モデルが実際にどのように機能するか、そしてコードと理論がどのように対応するのかを、研究者に明確かつ実装第一に理解することを目的としている。 私たちのコードと事前トレーニングされたモデルは、https://github.com/disanda/GM/tree/main/DDPM-DDIM-ClassifierFreeで利用可能です。

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