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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### 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 |
|------
# 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
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，
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
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
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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# 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
# 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
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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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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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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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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文章目录理论扩散模型概述优势扩散阶段如何扩散第一步重建阶段总结代码应用 扩散模型概述DDPM Nips2020去噪工作步骤扩散和重建两个过程training phase训练集合中获取真实数据集，使用扩散模型得到很多噪声图，使用噪声图进行重建得到高清图片；test phase使用高斯分布采样噪声图，将噪声图采样得到真实人脸（生成结果）优势相比GAN容易崩塌，扩散模型相对更加稳定。扩散模型更加具有指
# 实现“扩散模型denoising diffusion pytorch”教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下整个实现的流程。可以用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 损失函数定义 |
| 4 | 优化器设置 |
| 5 | 模型训练 |
| 6 | 模型测试 |
## 2. 操作
文章目录概述前置知识diffusion图示扩散过程逆扩散过程后验的扩散条件概率似然函数算法代码实现 概述扩散概率模型 《deep unsupervised learning using nonequilibrium thermodynamics》 https://arxiv.org/pdf/1503.03585.pdf 《denoising diffusion probabilistic mod
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2023-10-18 22:03:55
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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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扩散模型是一种生成模型，在过去的几年里忽然火了起来，这其中也是有一定原因的。单看2020前后的几篇开创性的文章我们就可以知道扩散模型的性能了，比如在图像生成方面打败了GANs。最近，研究人员想必也都看到了OpenAI上个月发布的图像生成模型DALLE2中也是用到了扩散模型。!image.png(https://s2.51cto.com/images/blog/202212/02133104_638
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2022-12-09 09:30:38
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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
目录1 巴斯模型概念2 创新扩散理论-Diffusion of Innovations Theory3 Bass模型详解3 巴斯模型的假设4 应用和局限4 代码 1 巴斯模型概念巴斯扩散模型针对创新产品、技术的采用和扩散，常被用作市场分析工具，对新产品、新技术需求进行预测。而新产品创新扩散是指新产品从创造研制到进入市场推广、最终使用的过程，表现为广大消费者从知晓、兴趣、评估、试用到最终采用新产品
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2023-10-19 10:54:15
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