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Pytorch 中从头开始的扩散模型
去噪扩散概率模型 (DDPM) 的实现 MNIST 上的 DDPM 示例 — 作者提供的图片简介一般来说，扩散模型是一种生成式深度学习模型，它从学习到的去噪过程中创建数据。扩散模型有很多种，最流行的通常是文本条件模型，它可以根据提示生成特定的图像。一些扩散模型 (Control-Net) 甚至可以将图像与某些艺术风格融合在一起。下面是一个例子：作者使用经过微调的 MonsterLabs 的 QR Monster V2 提供的图片如果您不知道这幅图像有什么特别之处，请尝试远离屏幕或眯起眼睛来查看图像中隐藏的秘密。扩散模型有许多不同的应用和类型，但在本教程中，我们将构建基础的无条件扩散模型 DDPM（去噪扩散概率模型）[1]。我们将首先研究算法在底层的直观工作原理，然后在 PyTorch 中从头开始构建它。此外，本教程将主要关注算法背后的直观思想和具体的实现细节。对于数学推导和背景，这本书 [2] 是一个很好的参考。最后说明：此实现是为包含具有 CUDA 兼容性的单个 GPU 的工作流程构建的。此外，完整的代码存储库可以在这里找到 https://github.com/nickd16/Di
来源:走向数据科学Pytorch 中的 Scratch 扩散模型
Pytorch 中的 Scratch 扩散模型
去噪扩散概率模型 (DDPM) 的实现
简介
简介广义上讲，扩散模型是一种生成式深度学习模型，它从学习到的去噪过程中创建数据。扩散模型有很多变体，其中最流行的通常是文本条件模型，可以根据提示生成特定图像。一些扩散模型（Control-Net）甚至可以将图像与某些艺术风格融合在一起。下面是一个示例：
如果您不知道图像有什么特别之处，请尝试远离屏幕或眯起眼睛查看图像中隐藏的秘密。
扩散模型有许多不同的应用和类型，但在本教程中，我们将构建基础无条件扩散模型 DDPM（去噪扩散概率模型）[1]。我们将首先研究算法在幕后如何直观地工作，然后在 PyTorch 中从头开始构建它。此外，本教程将主要关注算法背后的直观思想和具体的实现细节。对于数学推导和背景，这本书 [2] 是一个很好的参考。
最后说明：此实现是为包含具有 CUDA 兼容性的单个 GPU 的工作流构建的。此外，完整的代码存储库可以在此处找到 https://github.com/nickd16/Diffusion-Models-from-Scratch
https://github.com/nickd16/Diffusion-Models-from-Scratch