[consolidation] Série 3.6x générative : ancrer « Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective » (Calvin Luo, 2022) — la référence unificatrice absente
Sans parent : travail de références bibliographiques, généralisation directe du motif livré sur 3.6d (arXiv 2510.21890, PR #19169) — demande user du 2026-10-05.
Le motif
Le grain 3.6d (PF-ODE + Fokker–Planck, PR #19169) a montré la méthode : un carnet qui enseigne un concept gagne sa référence structurante — la source qui unifie ce que le carnet découpe. Le même mouvement reste à faire pour toute la série générative, avec la référence qui lui correspond le mieux.
Mesure firsthand (2026-10-05, origin/main)
git grep -il sur *.ipynb + *.md, testé dans les deux orthographes (titre et auteur) :
| Terme |
Fichiers |
| « Understanding diffusion » |
0 |
| « Calvin Luo » |
0 |
| « unified perspective » |
0 |
Et l'état des références de la série :
| Carnet |
Référence diffusion portée |
| 3.6-Modeles-Generatifs |
aucune |
| 3.6b-Modeles-Generatifs-PyTorch |
Ho 2020 (DDPM) |
| 3.6c-Modeles-Generatifs-Diffusion-from-scratch |
à vérifier à la prise |
| 3.6d-Modeles-Generatifs-Score-SDE-from-scratch |
Lai et al. 2510.21890 (livrée #19169) |
| 3.6e-Modeles-Generatifs-Conditionnels-from-scratch |
à vérifier à la prise |
Le survey de Luo est le texte qui unifie exactement l'arc que la série enseigne notebook par notebook : VAE → DDPM → formulation score-based → SDE, avec les trois vues (ELBO, prédiction de bruit, score) démontrées équivalentes. La série construit cet arc morceau par morceau sans jamais nommer le texte qui le tient ensemble.
Ancrage proposé (carte chapitre → carnet)
- §3 (ELBO, VAE) → 3.6 (l'entrée par la vraisemblance)
- §4-5 (DDPM, formulation en bruit) → 3.6b / 3.6c
- §6-7 (score-based, SDE, probabilités continues) → 3.6d
- §8-9 (guidage, échantillonnage accéléré) → 3.6e (CFG)
Chaque carnet reçoit une cellule markdown de référence en fin de section concernée (markdown-only : pas de re-exécution C.2 due), sur le modèle du paragraphe livré en 3.6d §8.
Artefact
PDF archivé au gisement : MachineLearning/2022 - Understanding diffusion models - A unified perspective.pdf (G:\Mon Drive\MyIA\IA\Bibliographie IA).
Acceptance
[consolidation] Série 3.6x générative : ancrer « Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective » (Calvin Luo, 2022) — la référence unificatrice absente
Sans parent : travail de références bibliographiques, généralisation directe du motif livré sur 3.6d (arXiv 2510.21890, PR #19169) — demande user du 2026-10-05.
Le motif
Le grain 3.6d (PF-ODE + Fokker–Planck, PR #19169) a montré la méthode : un carnet qui enseigne un concept gagne sa référence structurante — la source qui unifie ce que le carnet découpe. Le même mouvement reste à faire pour toute la série générative, avec la référence qui lui correspond le mieux.
Mesure firsthand (2026-10-05,
origin/main)git grep -ilsur*.ipynb+*.md, testé dans les deux orthographes (titre et auteur) :Et l'état des références de la série :
Le survey de Luo est le texte qui unifie exactement l'arc que la série enseigne notebook par notebook : VAE → DDPM → formulation score-based → SDE, avec les trois vues (ELBO, prédiction de bruit, score) démontrées équivalentes. La série construit cet arc morceau par morceau sans jamais nommer le texte qui le tient ensemble.
Ancrage proposé (carte chapitre → carnet)
Chaque carnet reçoit une cellule markdown de référence en fin de section concernée (markdown-only : pas de re-exécution C.2 due), sur le modèle du paragraphe livré en 3.6d §8.
Artefact
PDF archivé au gisement :
MachineLearning/2022 - Understanding diffusion models - A unified perspective.pdf(G:\Mon Drive\MyIA\IA\Bibliographie IA).Acceptance