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扩散模型实战(五):采样过程

大语言模型和具身智体及自动驾驶  · 公众号  ·  · 2024-06-10 00:14
    

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推荐阅读列表: 扩散模型实战(一):基本原理介绍 扩散模型实战(二):扩散模型的发展 扩散模型实战(三):扩散模型的应用 扩散模型实战(四):从零构建扩散模型        在 扩散模型实战(四):从零构建扩散模型 文章中已经介绍了在原始数据集MNIST中添加噪声以及基于基本的UNet网络训练扩散模型,模型已经可以进行预测,但是发现输入数据噪声量很大的时候预测的效果并不好,如下图所示:        那如何改进呢 ?        其实思路比较简单,就是按照预测的方向多迭代几次就可以,比如我们从完全的随机数开始按照上述思路进行扩散,下面是实现的代码: # 采样策略:把采样过程拆解为5步,每次只前进一步 n_steps = 5 x = torch.rand( 8 , 1 , 28 , 28 ).to(device) # 从完全随机的值开始 step_history = [x.detach().cpu()] pred_output_history = []   for i ………………………………

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