目录一、transform的用法1. tranforms的结构 2. transforms的使用步骤二、 transforms.ToTensor()的使用 1. 内置__call__方法简介2. ToTensor()使用2.1 将PIL类型图像转换为tensor型 2.2 将numpy类型图像转换为tensor型 2.3 使用tensorboard
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2023-11-01 17:19:31
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# 深度学习中的扩散模型与PyTorch代码实现
近年来，深度学习领域涌现出许多新的模型，其中扩散模型因其在生成任务中的出色表现而备受关注。扩散模型的基本思想是通过逐步添加噪声来训练生成器，使其能够有效地重建数据分布。本文将介绍扩散模型的基本原理，并提供一个基于PyTorch的简单实现示例。
## 什么是扩散模型？
扩散模型的核心思想是将数据逐步转变为噪声，然后通过反向过程将噪声还原为数据。
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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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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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.
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
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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原创
2022-12-09 09:30:38
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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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首先，用通俗的语言说明两个基本概念，非线性和各向异性非线性，可以从线性说起，不严谨的说，如果两个变量之间的关系是一次函数，那么就说他们是线性关系，比如一维的一条直线：y=kx+b，k和b都是实数，表示为: 两者关系不是线性的，那就是非线性的，典型的，多次函数，幂指数，逻辑函数等。各向异性，先从各项同性说起。这个可以举一个简单的例子，二
1.nn.Module类理解pytorch里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的方法预览：class Module(object):
def __init__(self):
def forward(self, *input):
def add_module(self, name, module):
def cuda(self, device
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2023-10-17 18:43:28
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扩散模型的发展扩散模型foundation model，GAN，VAE同属于生成领域。 扩散模型的发展从DDPM—>GLIDE----->DALLE2----->Stable Diffusion DALL-E 2 论文没有详细介绍模型架构，因为它主要扩展了早期的架构GLIDE。扩散模型的数学原理扩散模型的灵感来自非平衡热力学。他们定义了一个扩散步骤的马尔可夫链，以缓慢地将随机噪声
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2024-05-28 23:53:47
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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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30th Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2016) 文章目录一、介绍 优势：二、模型三、缺点 用于图结构化数据的神经网络——扩散神经网络。 该网络可从图结构化数据中获得基于扩散的特征表示。 基于此，可实现节点的分类。 优点：可以获得同构结构下不变的图结构的潜在表示。可以以张量运算的方式在GPU上进行预测和学习。
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2024-01-08 15:49:45
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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
原创
2024-10-27 06:24:13
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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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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
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
