def set_seed(seed: int = 42):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)torch.backends.cudnn.deterministic = Truetorch.backends.cudnn.benchmark = Falsenp.random.seed(seed)random.seed(seed) 训练代码 对于我们的实现,我...
训练代码 对于我们的实现,我们将创建一个模型来生成MNIST数据(手写数字)。由于这些图像在PyTorch中默认是28x28的,我们将图像填充到32x32,以符合原始论文中训练的32x32图像的标准。 使用Adam优化器,初始学习率设置为2e-5。我们还使用EMA(指数移动平均)来帮助提高生成质量。EMA是模型参数的加权平均,在推理时可以创建更...
random.seed(seed) 训练代码 对于我们的实现,我们将创建一个模型来生成MNIST数据(手写数字)。由于这些图像在PyTorch中默认是28x28的,我们将图像填充到32x32,以符合原始论文中训练的32x32图像的标准。 使用Adam优化器,初始学习率设置为2e-5。我们还使用EMA(指数移动平均)来帮助提高生成质量。EMA是模型参数的加权平均,...
2. DDPM的PyTorch实现代码结构 在PyTorch中实现DDPM通常包括以下几个主要模块和函数: 模型(Model):通常是一个U-Net架构,用于学习数据的去噪过程。 调度器(Scheduler):控制正向扩散过程中噪声的添加方式。 训练函数(Training Function):负责加载数据、训练模型并保存检查点。 推理函数(Inference Function):使用训练好的模...
4.2 代码实现 4.3 DDIM推理结果 五、总结 5.1 DDPM公式梳理 5.2 DDIM公式推理 5.3 模型算法 写在最前面,此文所要介绍的两个模型是AIGC领域大火的Diffusion模型原版及其变种,其中DDPM是开山之作,DDIM是基于DDPM的。DDPM原始论文的原理推导非常复杂,对于刚入门的新手非常不友好。本文将对原理进行一个简单梳理,过程可能...
在本文中,我们将构建基础的无条件扩散模型,即去噪扩散概率模型(DDPM)。从探究算法的直观工作原理开始,然后在PyTorch中从头构建它。本文主要关注算法背后的思想和具体实现细节。 我们先展示一下本文的结果,使用扩散模型胜澈给MNIST的数字 扩散模型原理 扩散过程包括正向过程和反向过程。正向过程是基于噪声计划的预定马尔可...
使用Pytorch中从头实现去噪扩散概率模型(DDPM) 简介:在本文中,我们将构建基础的无条件扩散模型,即去噪扩散概率模型(DDPM)。从探究算法的直观工作原理开始,然后在PyTorch中从头构建它。本文主要关注算法背后的思想和具体实现细节。 扩散模型通常是一种生成式深度学习模型,它通过学习去噪过程来创建数据。扩散模型有许多变体,...
ddpmpytorch代码ddpmpytorch代码 DDPM(Deep Diffusion Process Model)是一种基于深度学习的概率模型,用于解决非线性优化问题。PyTorch是一种流行的深度学习框架,可以用于实现和训练DDPM模型。 以下是一个简单的DDPM模型在PyTorch中的实现示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim...
如何搭建DDPM模型(Pytorch代码) 野蛮进化的高级玩家 编辑于 2024年02月04日 22:56 1 0 0 0 0