PROJECT_STATUS.md

扩散模型教程项目状态

项目完成情况

✅ 已完成的任务

1. 章节编写（14章全部完成）

   • 第1章：扩散模型导论
   • 第2章：神经网络架构：U-Net与ViT
   • 第3章：去噪扩散概率模型 (DDPM)
   • 第4章：基于分数的生成模型
   • 第5章：连续时间扩散模型 (PDE/SDE)
   • 第6章：流匹配 (Flow Matching)
   • 第7章：扩散Transformer (DiT)
   • 第8章：采样算法与加速技术
   • 第9章：条件生成与引导技术
   • 第10章：潜在扩散模型 (LDM)
   • 第11章：视频扩散模型
   • 第12章：文本扩散模型
   • 第13章：扩散模型的应用
   • 第14章：前沿研究与未来方向

2. 代码块移除

   • 所有Python代码块已成功移除
   • 代码内容已转换为数学公式和文字描述
   • 使用自动化脚本 remove_code_blocks.py 处理

3. LaTeX格式优化

   • 创建并优化了 add_latex_spaces.py 脚本
   • 确保单个 $ 的行内公式有适当空格
   • 确保

$$ 的显示公式前有换行

4. 项目文件完善
   • 更新了 index.md，标记所有章节为已完成
   • 创建了验证脚本 validate_tutorial.py
   • 所有章节包含丰富的练习题和研究线索

教程特色

1. 由浅入深的结构设计

   • 从基础概念逐步过渡到前沿研究
   • 每章都有清晰的学习目标和章节大纲

2. 大量习题和参考答案

   • 每个重要概念都配有练习题
   • 练习题包含理论推导和实践任务
   • 答案使用 <details> 标签默认折叠

3. 丰富的研究线索

   • 使用 🔬 和 🌟 标记研究方向
   • 提供开放性问题供深入探索
   • 连接相关的数学理论和前沿论文

4. 数学严谨性

   • 使用LaTeX格式的数学公式
   • 提供完整的推导过程
   • 平衡直观理解和理论深度

统计信息

• 总行数：8,045行
• 总字符数：155,944字符
• 平均每章：574行，11,138字符
• 最长章节：第14章（1,292行）
• 最短章节：第5章（115行）

待完成项目（可选）

1. 附录编写

   • 附录A：测度论与随机过程速成
   • 附录B：倒向随机微分方程 (BSDE) 速成

2. 交互式元素

   • 可以添加可视化demo链接
   • 集成Jupyter notebook示例

3. 进一步优化

   • 添加章节间的交叉引用
   • 创建术语表和索引
   • 设计统一的练习题难度标记系统

使用建议

1. 阅读顺序

   • 初学者：按章节顺序阅读
   • 有基础者：可以跳过前3章
   • 研究者：重点关注5-7章和14章

2. 练习策略

   • 每章至少完成一个练习题
   • 尝试拓展练习中的研究问题
   • 记录自己的理解和疑问

3. 深入学习

   • 跟随研究线索查阅相关论文
   • 实现简化版本的算法
   • 参与开源项目实践

项目维护

• 定期更新最新研究进展
• 收集读者反馈改进内容
• 添加更多实际应用案例
• 保持数学符号的一致性

---

最后更新：2025-07-27