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1--扩散模型
2--训练过程
3--损失函数
4--生成过程
5--参考 1--扩散模型
完整代码#xff1a;ljf69/DDPM 扩散模型包含两个过程#xff0c;前向扩散过程和反向生成过程。 前向扩散过程对一张图像逐渐添加高斯噪声#xff0c;直至图像变为随机噪声。 反向生成过程…目录
1--扩散模型
2--训练过程
3--损失函数
4--生成过程
5--参考 1--扩散模型
完整代码ljf69/DDPM 扩散模型包含两个过程前向扩散过程和反向生成过程。 前向扩散过程对一张图像逐渐添加高斯噪声直至图像变为随机噪声。 反向生成过程从一个随机噪声开始逐渐去噪声直至生成一张图像。 2--训练过程
通过以下公式对图像进行加噪 def forward(self, x0, t, eta None):n, c, h, w x0.shape # 输入图片的shapea_bar self.alpha_bars[t]if eta is None:eta torch.randn(n, c, h, w).to(self.device)noisy a_bar.sqrt().reshape(n, 1, 1, 1) * x0 (1 - a_bar).sqrt().reshape(n, 1, 1, 1) * eta # 加噪return noisy # 返回加噪结果
3--损失函数
通过一个UNet网络来预测损失计算预测损失和真实损失MSE损失
...
eta torch.randn_like(x0).to(device) # 产生真实随机噪声
t torch.randint(0, n_steps, (n,)).to(device)# 前向扩散过程
noisy_imgs ddpm(x0, t, eta)# 通过UNet预测噪声
eta_theta ddpm.backward(noisy_imgs, t.reshape(n, -1))# 计算预测噪声和真实随机噪声的MSE损失
loss mse(eta_theta, eta)
...
4--生成过程
通过以下公式实现图片生成 x torch.randn(n_samples, c, h, w).to(device) # 随机初始化噪声
for idx, t in enumerate(list(range(ddpm.n_steps))[::-1]):time_tensor (torch.ones(n_samples, 1) * t).to(device).long()eta_theta ddpm.backward(x, time_tensor)alpha_t ddpm.alphas[t]alpha_t_bar ddpm.alpha_bars[t]x (1 / alpha_t.sqrt()) * (x - (1 - alpha_t) / (1 - alpha_t_bar).sqrt() * eta_theta) # 去噪if t 0:z torch.randn(n_samples, c, h, w).to(device)beta_t ddpm.betas[t]sigma_t beta_t.sqrt()x x sigma_t * z 5--参考
怎么理解今年 CV 比较火的扩散模型DDPM
