使用PyTorch实现去噪扩散模型 在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前,让我们先看看生成式人工智能的一些发展,也就是DDPM的一些基础研究。 VAEVAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中,编… deeph...发表于deeph... 扩散模型 - 去噪扩散概率模型 (DDPM)- 化简过程推导 丁贵金:扩散模型...
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平滑、噪声...
在这个实现中,使用了timm库的EMA V3的实现,权重设置为0.9999,与DDPM论文中所使用相同。 def train(batch_size: int=64,num_time_steps: int=1000,num_epochs: int=15,seed: int=-1,ema_decay: float=0.9999,lr=2e-5,checkpoint_path: str...
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平滑、噪声...
使用Pytorch中从头实现去噪扩散概率模型(DDPM) 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,其中最流行的是条件文本模型,能够根据提示生成特定的图像。某些扩散模型(如Control-Net)甚至能将图像与某些艺术风格融合。
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,其中最流行的是条件文本模型,能够根据提示生成...
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):使用训练好的模型从噪声中生成新的样本。 以下...
手撕DDPM(pytorch版) 先上框架建构 Diffusion.py Mode.py Train.py 三个.py文件组成(后续解析,逐步完善) 1.Diffusion.py importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpdefextract(v,t,x_shape):"""Extract some coefficients at specified timesteps, then reshape to[batch_size, 1...
在PyTorch中实现Autoregressive Diffusion Model需要一些技巧。首先,我们需要定义一个自回归的神经网络结构,用于预测每一步的噪声。这个神经网络可以是一个LSTM、Transformer或者其他适合处理时序数据的模型。然后,在扩散过程中,我们需要将每一步的噪声预测结果与前一步的输出进行结合,作为下一步的输入。最后,在逆扩散过程中...