# 扩散模型 PyTorch 实现
在机器学习和深度学习的研究中，扩散模型（Diffusion Model）近年来受到了广泛的关注。这种生成模型通过逐步添加噪声和逆向去噪的过程，能够生成高质量的样本。例如，它们通常被应用于图像生成、音频生成和自然语言处理等领域。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现一个简单的扩散模型，并配以示例代码和可视化工具。
## 扩散模型的基本概念
扩散模型的基本思
1 椒盐噪声是什么？就是图片上出现的黑白点，类似于老式电视机出现雪花屏幕的感觉。transforms是pytorch定义的一个类，对图像进行各种变换，进行图像变换的目的是数据增强，使得模型的鲁棒性更加的强，尽管pytorch已经提供了很多的类别供我们选择，但在实际工程中这些往往还不够。因此需要因地制宜，制作属于自己项目的数据集变换策略。比如，添加椒盐噪声。2 实际中，怎么进行椒盐噪声的添加呢？在一
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2023-08-16 19:56:12
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目录开发环境1 加载相关第三方库2 加载数据集3 确定超参数的值4 确定扩散过程任意时刻的采样值5 演示原始数据分布加噪100步后的效果6 编写拟合逆扩散过程高斯分布的模型7 编写训练的误差函数8 编写逆扩散采样函数（inference过程）9 开始训练模型，并打印loss及中间重构效果10 动画演示扩散过程和逆扩散过
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2023-08-30 11:03:21
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扩散模型理论与实现传播模型分很多种类，其中 大多数以随机模型（stochastic models） 来 描 述，也 有 用 博 弈 论 模 型（g a m e - theoretic models）来描述的。随机模型又可分为离散时间和连续时间模型、递进性（progressive）和非递进性（non-progressive）模型等。递进性模型的节点状态不会发生改变，非递进性会发生改变。重点在于经典的
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2023-08-30 11:38:14
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# 扩散模型与PyTorch入门
扩散模型（Diffusion Models）是一类深度学习模型，用于生成数据，特别是在图像生成领域。这些模型通过模拟数据的潜在分布来生成高质量的样本。本文将介绍如何在PyTorch中实现一个简单的扩散模型，并提供代码示例。
## 扩散模型的基本原理
扩散模型的基本思想是将数据逐渐转化为噪声，然后通过反向过程逐渐恢复数据。该模型分为两个阶段：正向扩散过程和反向
原创
2024-10-27 06:24:13
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# 实现“扩散模型 pytorch”的教程
## 介绍
欢迎来到这篇教程！在这里，我会教你如何使用PyTorch实现一个简单的扩散模型。这个模型可以用于模拟信息在网络中的传播和扩散过程。首先，让我们来看看整个实现的流程。
## 实现步骤
下面是我们实现扩散模型的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 定义
原创
2024-04-22 04:15:21
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### 如何实现 PyTorch 扩散模型
在深度学习的领域，扩散模型(Diffusion Models)是一种新兴的生成模型。作为一名刚入行的小白，学习如何实现扩散模型可能会让你感到困惑。本文将逐步指导你如何使用 PyTorch 实现一个基础的扩散模型。
#### 整体流程
以下是实现扩散模型的整体流程：
| 步骤 | 任务 |
|------
原创
2024-10-12 04:55:59
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扩散模型与其他生成模型什么是扩散模型扩散模型的简介生成建模是理解自然数据分布的开创性任务之一。VAE、GAN和Flow系列模型因其实用性能而在过去几年中占据了该领域的主导地位。尽管取得了商业上的成功，但它们的理论和设计缺陷（棘手的似然计算、限制性架构、不稳定的训练动力学等）导致了一类名为“扩散概率模型”或DPM的新型生成模型的开发。生成模型是一类可以根据某些隐含参数随机生成观察结果的模型。近年来，
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2024-01-07 10:58:31
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近期不得不提的AI作画，实在是太火了。因此，跑去看了diffusion model的基本原理，公式推导比较难。大概意思上，分为两个步骤。一是训练过程，给定时间迭代步和包含噪声的图，要求模型能够推理出噪声，并采用mseloss反向传播。二是逆扩散过程，从一个完全的噪声图开始，不断迭代模型求取出一部分过程噪声，将纯噪声图还原成高清图。一，为何逆扩散过程从一个完全的噪声图开始？实际上，我觉得从一个包含部
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2023-08-22 22:05:31
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引入：大自然中的扩散现象都遵循一个熵增的过程，比如一滴墨水滴到清水里，比如罐子里的气体一步一步扩散到空气中，都是一个不可逆的过程，但当前状态是包含着上一个状态的信息且扩散规律是可遵循的。Diffusion Models 就是基于一些假设条件，通过找到并掌握扩散过程的每一个步骤与当前的状态，从一个初始的各向同性的高斯噪声分布来一步一步逆推上一个的状态，经过不断的逆推得到了粒子原来的状态。 是从输入空
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2024-01-29 01:37:13
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扩散模型代码详细解读代码地址：denoising-diffusion-pytorch/denoising_diffusion_pytorch.py at main · lucidrains/denoising-diffusion-pytorch (github.com)前向过程和后向过程的代码都在GaussianDiffusion这个类中。有问题可以一起讨论！常见问题解决Why self-cond
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2023-08-30 22:07:04
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大家好，今天和大家分享一篇最新的论文 DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection 论文和代码地址已公布https://arxiv.org/abs/2211.09788https://github.com/ShoufaChen/DiffusionDet是的，这个算法和今年最火的 AI 绘画类似，都是基于扩散模型去实现。最近我身边也有一些人在研
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2023-12-22 21:27:37
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简介论文：https://arxiv.org/abs/2211.07600 dream fusion开创了2d扩散模型引导nerf生成的先河，但是其使用的是stable diffusion，庞大的资源开销是不可忽视的一个问题，该论文则是基于潜空间的diffusion模型（IDM），有效提升了效率，同时还提出了两个新的生成方式——Sketch-shape，Latent-PaintIDM 与 Scor
VR 游戏是传统游戏的未来发展方向，它较之传统游戏形态，有着前所未有的沉浸感与反馈及时的交互性，这
是 VR 游戏扩散的优势所在。
1.前所未有的沉浸感。传统游戏的人机交互是人与机器的交互，即使是手游，中间也会隔着屏幕这一媒介，也会
受到屏幕以外的环境干扰。而与传统的游戏相比，VR 游戏的沉浸感是前所未有的，玩家 360 度全方位感知的都是游
戏内的世界，不仅是视觉听觉，甚至嗅觉也可以模拟。
2.
对于训练部分，我们设置了37,000步的训练，每步16个批次。由于GPU内存分配限制，图像大小被限制为128x128。使用指数移动平均(EMA)模型
原创
2024-05-04 00:32:24
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由于在图像生成效果上可以与GAN媲美，扩散模型最近成为了AI界关注的焦点。谷歌、OpenAI过去一年都提出了自家的扩散模型，效果也都非常惊艳。另一边，剑桥大学的学者David Krueger提出，自动编码器会不会卷土重来成为研究热潮。就在最近，DeepMind的一位研究科学家Sander Dieleman基于以上两股热潮，提出了自己的观点：扩散模型就是自动编码器啊！这一观点立刻引起了不少网友的注意
前言1.最近发现自己光探索SDWebUI功能搞了快两个月，但是没有理论基础后面科研路有点难走，所以在师兄的建议下，开始看b站视频学习一下扩散模型，好的一看一个不吱声，一周过去了写个博客总结一下吧，理理思路。不保证下面的内容完全正确，只能说是一个菜鸟的思考和理解，有大佬有正确的理解非常欢迎评论告知，不要骂我不要骂我。我觉得对于学习而言只有学到了和没学到的差别，以前可能更多的是直接阅读文献，但如果有这
文章目录一、Transforms的使用二、Tensor数据类型三、常见的Transforms总结 一、Transforms的使用torchvision中的transforms主要是对图片进行一些变换。 tranforms对应 tranforms.py 文件，里面定义了很多类，输入一个图片对象，返回经过处理的图片对象。 transforms.py就像一个工具箱，里面定义的各种类就像各种工具，图片就
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2023-10-13 21:05:26
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本文介绍一项来自香港大学和腾讯AI Lab的工作，该工作提出了一个新的DiffusionDet框架，它巧妙地将目标检测任务模拟为从一个噪声框到目标框的去噪扩散过程，使得DiffusionDet天然的符合扩散模型的建模过程。在模型的训练阶段，作者将真实的目标框不断扩散到随机噪声分布中，使得模型从中学习到这一噪声建模过程。而在推理阶段，模型以一种渐进式的过程将一组随机生成的目标框不断细化为最终的预测结
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2023-08-23 17:12:52
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从分子graph预测分子构象是药物发现的基本问题，生成模型在该领域取得进展。受扩散模型启发，作者提出GeoDiff用于分子构象预测。GeoDiff将每个原子视为一个粒子，并学习扩散过程（从噪声分布转为稳定构象）。来自：GEODIFF: A GEOMETRIC DIFFUSION MODEL FOR MOLECULAR CONFORMATION GENERATION 目录背景概述前置内容GEODIF
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2024-01-28 01:37:33
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