想要理解Stable Diffusion的原理,就一定绕不过扩散模型的学习。在这篇文章里,我会由浅入深地对最基础的去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM)进行讲解。我会先介绍扩散模型生成图像的基本原理,再用简单的数学语言对扩散模型建模,最后给出扩散模型的一份PyTorch实现。本文不会堆砌过于复杂的...
首先给大家看一下diffusion model前向过程和后向过程的中间参数变化,具体原理解析请移步另外一篇blogAlexGoAlex:轻松学习扩散模型(diffusion model),被巨怪踩过的脑袋也能懂——原理详解+pytorch代码详解(附全部代码) 全部代码可见:github.com/StarLight121 前向&后向扩散过程 首先导入需要的库: import matplotlib.pyp...
1. 整体流程 下面是实现"diffusion_pytorch_model"的整体流程: 准备数据定义模型训练模型保存模型 2. 具体步骤 步骤1:准备数据 在这一步中,我们需要准备训练模型所需的数据。 # 代码示例importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader# 加载数据集train_dataset=YourDataset(...)train_dataloader=DataLoader(train_dat...
在PyTorch中,我们只需要在全连接层后添加Dropout层并指定丢弃概率,在训练模型时,Dropout层将以指定的丢弃概率随机丢弃上一层的输出元素;在测试模型时(即在model.eval()后),dropout层并不发挥作用。 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import sys import d2lzh_pytorch as d2l def dropout(...
扩散模型(Diffusion Model)详解:直观理解、数学原理、PyTorch 实现 在过去的大半年里,以Stable Diffusion为代表的AI绘画是世界上最为火热的AI方向之一。或许大家会有疑问,Stable Diffusion里的这个"Diffusion"是什么意思?其实,扩散模型(Diffusion Model)正是Stable Diffusion中负责生成图像的模型。想要理解Stable Diffusion的...
# https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.linspace.html betas = torch.linspace(start=0.0001, end=0.02, steps=1000) 然后在采样得到xt的时候并不是直接通过高斯分布q(xt|xt-1)采样,而是用了一个重参数化的技巧(详见参考资料[4]第5页)。
本文深入探讨了Diffusion扩散模型的概念、架构设计与算法实现,详细解析了模型的前向与逆向过程、编码器与解码器的设计、网络结构与训练过程,结合PyTorch代码示例,提供全面的技术指导。 一、什么是Diffusion扩散模型? Diffusion扩散模型是一类基于概率扩散过程的生成模型,近年来在生成图像、文本和其他数据类型方面展现出了巨大...
Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model,是预先训练好的Stable diffusion权重,用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。如果训练数据中从未出现过猫的图像,模型就无法生成猫的图像。同样,如果只用猫的图像来训练模型,它也只会生成猫的图像。
受 PyTorch Lightning 的邀请，Colossal-AI 已集成作为 PyTorch Lightning 的官方大模型解决方案。得益于两者的强强联合，现在 AI 研究者们可以更加高效地训练和使用 diffusion 模型。以训练 stable diffusion model 为例，仅需少量代码即可快捷启动。from colossalai.nn.optimizer import HybridAdamfrom lightning.pytorch ...
Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model,是预先训练好的Stable diffusion权重,用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。 如果训练数据中从未出现过猫的图像,模型就无法生成猫的图像。同样,如果只用猫的图像来训练模型,它也只会生成猫的图像。