Diffusion原理及代码实现
Diffusion原理及代码实现
文章目录
- Diffusion原理及代码实现
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- 代码实现
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- 核心代码(基于Unet)
- 前向过程
- 反向过程
- 综合代码
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代码实现
我们采用手写数字MNIST数据集来验证,将原始维度为[batch,1,28,28],将其展平为[batch,784]。
核心代码(基于Unet)
# 定义一个简单的 U-Net 结构的编码器-解码器网络用于扩散模型
class UNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(UNet, self).__init__()
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
nn.ReLU(),
)
self.decoder = nn.Sequential(
nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(64, 1, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.Tanh(),
)
def forward(self, x):
x = self.encoder(x)
x = self.decoder(x)
return x
# 定义扩散模型的核心
class DiffusionModel(nn.Module):
def __init__(self, timesteps=1000):
super(DiffusionModel, self).__init__()
self.timesteps = timesteps
self.network = UNet()
def forward(self, x):
return self.network(x)
def noise_schedule(self, t):
"""返回在时间步t处的噪声因子"""
return torch.linspace(1e-4, 0.02, self.timesteps)[t]
def forward_diffusion_sample(self, x0, t):
"""在给定时间步t将噪声加入图像x0"""
#生成与 x0 尺寸相同的随机噪声张量,噪声值服从标准正态分布(均值为0,标准差为1)
noise = torch.randn_like(x0)
alpha = self.noise_schedule(t)