github.com/nathan-barry/tiny-diffusionTiny Diffusion ，一个旨在通过极简代码（仅约 365 行）演示字符级文本生成扩散原理的教育型开源项目。它在 Tiny Shakespeare 数据集上训练了一个轻量级模型，并配套提供了一个代码结构高度相似的 Tiny GPT 实现，让开发者能直观对比“自回归（逐字预测）”与“非自回归（去噪并行生成）”两种架构的差异；最近的 v2.0 更新大幅简化了代码库并新增了生成过程可视化工具，是帮助学习者理解语言扩散模型底层逻辑的入门资源。科技先锋官AI创造营
