denoising-diffusion-pytorch项目简介
denoising-diffusion-pytorch是一个PyTorch实现的去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM)。该项目由GitHub用户lucidrains开发,是一种新的生成模型方法,有望与GAN竞争。
项目地址:https://github.com/lucidrains/denoising-diffusion-pytorch
安装和使用
可以通过pip安装:
pip install denoising_diffusion_pytorch
基本使用示例:
import torch
from denoising_diffusion_pytorch import Unet, GaussianDiffusion
model = Unet(
dim = 64,
dim_mults = (1, 2, 4, 8),
flash_attn = True
)
diffusion = GaussianDiffusion(
model,
image_size = 128,
timesteps = 1000 # 步数
)
# 训练
training_images = torch.rand(8, 3, 128, 128) # 图像归一化到0-1
loss = diffusion(training_images)
loss.backward()
# 采样生成
sampled_images = diffusion.sample(batch_size = 4)
sampled_images.shape # (4, 3, 128, 128)
相关学习资源
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项目文档:https://github.com/lucidrains/denoising-diffusion-pytorch#readme
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DDPM原理论文:https://arxiv.org/abs/2006.11239
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YouTube视频教程:
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相关实现:
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改进论文:
总结
denoising-diffusion-pytorch提供了一个易用的PyTorch DDPM实现,可用于图像生成等任务。该项目包含丰富的功能和优化,如多GPU训练支持、1D序列生成等。欢迎读者尝试使用并分享经验!
