使用Pytorch中从头实现去噪扩散概率模型（DDPM）

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来源： Deephub Imba 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，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。 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夫链。噪声计划是一组方差B1, B2, … BT，这些方差控制组成马尔可夫链的条件正态分布。 正向过程的数学表达式代表了正向过程，但直观上我们可以将其理解为一个序列， ………………………………