图像生成-学习路径--04

第一阶段：奠定基础 (机器学习与深度学习)
目标：理解图像生成所必需的神经网络、优化算法、反向传播等核心概念。
推荐资源：
书籍：《动手学深度学习》(Deep Learning with PyTorch/TensorFlow/MXNet)
链接 (GitHub): https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
理由：这本书由华人学者撰写，提供免费的在线版本和配套代码。内容涵盖了从零开始实现深度学习模型的全过程，对理解后续生成模型的网络结构（如CNN、U-Net）至关重要。

第二阶段：通览全局 (经典生成模型综述)
目标：宏观了解图像生成领域的主要技术范式（GANs, VAEs, Diffusion Models），理解它们的优缺点和发展脉络。

综述论文 (必读):
标题: "Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution" (这篇是理解扩散模型的经典之作，虽然不是综述，但对理解现代生成模型至关重要)
标题: "A Survey on Generative Adversarial Networks: Variants, Applications, and Challenges"
标题: "Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"

GitHub 教程:
名称: generative-models-pytorch 或类似项目
链接 (示例): https://github.com/wiseodd/generative-models
理由：这类项目用 Pytorch 或 TensorFlow 实现了各种经典的生成模型（DCGAN, VAE, CVAE等），代码简洁明了，非常适合初学者动手实践，将理论与代码对应起来。

第三阶段：深入核心 (聚焦扩散模型与Flows)
目标：在了解全局后，深入学习当前最主流的扩散模型和作为其重要演进方向的Flow Matching。

扩散模型入门 (GitHub & 博客):
名称: The Annotated Diffusion Model
链接: https://github.com/huggingface/diffusion-models-class
理由：Hugging Face 推出的免费课程，包含详细的教程、代码和视频讲解，从DDPM理论到动手实现一个扩散模型，非常系统和友好。

博客: Lilian Weng 的博客文章 "What are Diffusion Models?" 是业界公认的优秀入门读物。


奠基性论文 (必读):
标题: "Flow Matching for Generative Modeling"
arXiv链接: https://arxiv.org/abs/2210.02747
理由：这是梦开始的地方。要真正理解Flow Matching，必须精读这篇开创性论文，理解其核心动机（摆脱ODE模拟）和数学推导。

入门解读 (博客/视频):
在YouTube或知乎、B站上搜索 "Flow Matching解读" 或 "Flow Matching tutorial"，已经有很多优秀的视频和文章对其核心思想进行了可视化和通俗化解释。

第四阶段：动手实践 (复现与应用Flow Matching)
目标：通过代码实践，将Flow Matching的理论知识内化。

官方实现 (GitHub):
链接: https://github.com/gnobit/FlowMatching
理由：这是原论文作者提供的官方PyTorch实现。代码是理解算法细节最直接的方式。尝试运行、修改并调试代码，是学习的关键步骤。

更完善的开源框架 (GitHub):
名称: generative-models by Stability AI
链接: https://github.com/Stability-AI/generative-models
理由：像Stability AI这样的公司开源了他们最先进的模型库，其中就包含了Flow Matching的实现。这个库代码质量高、结构完整，可以学习到工业级的代码是如何组织和训练模型的，并且可以直接用于推理和微调。

简化版教程 (GitHub):
名称: flow-matching-tutorial 或类似项目
链接 (示例，需自行搜索最新): 在GitHub上搜索关键词 "flow matching tutorial" 或 "flow matching for beginners"，社区中会不断涌现出针对初学者的简化版实现。
理由：相比于官方或工业级代码，这些教程性质的项目通常会剥离复杂的工程细节，只保留核心算法逻辑，更便于学习。