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...
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。 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。
DDPM的官方实现是tensorflow的,不过熟悉Pytorch的人应该还是比熟悉Tensorflow的人多,所以今天的代码阅读主要是针对非官方的Pytorch版实现,主要是四个版本:pytorch_diffusion、pytorch-ddpm、Diffusion-Models-pytorch和DDPM,也可以参考一个非常棒的网站labml。 pytorch_diffusion 首先来看第一个pytorch_diffusion,这一个实现不...
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...
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,...
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...
DDPM的PyTorch实现可以通过以下步骤完成。 以下是一个简化的DDPM模型实现示例,使用PyTorch框架。这个示例主要展示了DDPM模型的前向扩散过程和反向去噪过程的基本实现。 python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import transforms, datasets from torch.utils.data import ...
首先，我们以pytorch_diffusion为例，这个实现版本不包含训练和推理代码，仅提供了一个Demo文件，用于展示图片的扩散和生成过程，能够帮助快速了解DDPM的代码实现细节。在Demo函数的入口处，会进行扩散模型的初始化，调用from_pretrained函数来定义模型结构。模型配置中包括分辨率(resolution)、输入通道数(in_...
DDIM模型是DDPM模型的一种改进版本,它采用了一种更高效的去噪方式,从而提高了生成速度和生成质量。在PyTorch中,我们可以使用以下步骤来实现DDIM模型: 定义模型结构:DDIM模型的结构与DDPM模型类似,也由一个编码器和一个解码器组成。 定义扩散过程:DDIM模型的扩散过程与DDPM模型相同,也是通过对训练图像不断加噪来实现的...
后来,PyTorch版本被纳入Diffusers框架包,使得使用更加便捷。📸 效果展示 测试了Google基于Celebrate名人像数据库训练的模型,结果显示在600步左右可以看到构图,800步时纹理清晰,1000步时细节完美。🔍 应用与特点 4.1 人脸生成:可以生成唯一且不重复的人脸图像,类似于“女娲捏脸”,不存在版权问题。