《An Introduction to Flow Matching and Diffusion Models》

《流匹配与扩散模型导论》（An Introduction to Flow Matching and Diffusion Models）是麻省理工学院（MIT）“基于随机微分方程的生成式 AI”（Generative AI With Stochastic Differential Equations, 2026）课程的系列讲义，系统介绍了现代生成式人工智能背后的数学原理。讲义重点探讨了流匹配（Flow Matching）与去噪扩散模型（Denoising Diffusion Models）这两大支撑当代前沿生成式系统的核心技术，并结合了 Stable Diffusion 3、FLUX、VEO-3 及 AlphaFold3 等知名模型进行案例分析。

diffusion.csail.mit.edu/2026/docs/lecture_notes.pdf
网盘下载：pan.quark.cn/s/f768ea966c61