在扩散模型中,UNET的任务是预测每一步中添加到图像中的噪声,这对于模型逆向去噪过程的成功至关重要。通过这种方式,UNET可以逐步减少噪声,最终恢复出清晰的图像。 DDPM UNET与经典UNET的主要区别在于DDPM UNET在16x16维度层中加入了注意力机制,并且在每...
整个diffusion model可以分为两部分,一个是前向扩散过程,另一个是逆扩散过程,通俗理解为:前向扩散过程不停的往图片上加服从高斯分布的噪声,加到使图片变得“面目全非”(下图从右到左),逆扩散过程就是不停的减噪声然后复原成图片(从左到右) 在这里插入图片描述 在原论文中,扩散过程需要进行2000次加噪声的步骤,...
2. 定义正向扩散过程 正向扩散过程通过时间步t添加噪声。我们定义一个函数来执行此操作。 # 定义正向扩散过程中的线性噪声调度(beta)deflinear_beta_schedule(timesteps):beta_start=0.0001beta_end=0.02returntorch.linspace(beta_start,beta_end,timesteps)# 计算α值和它们的累积乘积defget_alpha(beta):alpha=1.0...
扩散模型可以用于生成图形。SBM(Score-Based Model)和DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)是两种常见的扩散模型。本文依据Github上的极简代码,尝试理解DDPM。 DDPM 的基本思想是在训练阶段将数据逐渐加上噪声(扩散过程),然后在预测阶段再一步步去除噪声(反向扩散过程),得到真实数据。 训练阶段# 假设一张图片...
DDPM使用了一种称为扩散过程的方法,通过逐步迭代地引入噪声来生成图像。 要训练DDPM模型的代码,你可以按照以下步骤进行: 1. 数据准备,首先,你需要准备用于训练的图像数据集。可以使用公开的图像数据集,如CIFAR-10、ImageNet等,或者根据自己的需求创建数据集。 2. 定义模型架构,接下来,你需要定义DDPM模型的架构。
接下来,我们定义 U-Net 模型的核心构建模块。DDPM 的作者采用了一个宽 ResNet 模块,但 Phil Wang 用一个 "权重标准化 "版本取代了标准卷积层,该版本与组归一化相结合效果更好。 代码语言:javascript 复制 class WeightStandardizedConv2d(nn.Conv2d): """ https://arxiv.org/abs/1903.10520 weight standardiza...
第一步:代码准备 为了使用ddpm代码进行训练,首先需要从公开的代码库中获取该代码。一种常见的方式是通过GitHub等平台搜索并下载相应的代码库。 一旦代码库被下载到本地,我们需要检查代码库是否包含必要的依赖项。通常,扩散模型ddpm的代码库会提供一个requirements.txt文件,其中列出了所有需要安装的依赖项及其版本信息。我...
扩散模型DDPM的主要组成部分是扩散过程和逆扩散过程。在DDPM中,扩散过程是通过应用一系列由噪声产生的一些步骤来生成样本,而逆扩散过程则是从这些样本中逐渐逆向还原出噪声。为了实现这一过程,需要构建一个用于近似条件密度函数的条件生成模型。可以使用PixelCNN、Flow-based Model或Autoregressive Model等结构来实现,根据...
本文是 Diffusion 这一类模型的开山之作,首次证明 diffusion 模型能够生成高质量的图片,且奠定了所有后续模型的基本原理:加噪 --> 去噪。DDPM 模型的效...
500 行代码用 PyTorch 实现降噪扩散模型 DDPM 如何实现?可参考个人精简后的公式:https://timecat.notion.site/DDPM-b8e2a91927d249fdbcf7c82f2eb6f846 建议使用 codelab 打开 notebook,可以不用自己配环境了 codelab: DDPM codelab: Classifier-Free DDPM ...