从零开始理解和实现扩散模型：DiffusionFromScratch 项目详解

DiffusionFromScratch

引言

在人工智能和机器学习领域，扩散模型（Diffusion Models）近年来取得了令人瞩目的进展，特别是在图像生成任务中展现出了惊人的能力。本文将详细介绍 GitHub 上一个名为 DiffusionFromScratch 的开源项目，该项目旨在帮助人们从零开始理解和实现扩散模型，尤其是稳定扩散（Stable Diffusion）模型。

DiffusionFromScratch 项目概览

DiffusionFromScratch 是由 Binxu Wang 创建的一个教育性项目，作为哈佛大学机器学习从零开始系列讲座的一部分。该项目的主要目标是：

在单个 Python 脚本中重建稳定扩散模型
在经典数据集（如 MNIST、CelebA）上训练玩具版的稳定扩散模型

项目的 GitHub 仓库提供了丰富的资源，包括源代码、教程幻灯片和 Colab 笔记本，使学习者能够深入理解扩散模型的工作原理。

扩散模型的基本原理

扩散模型的核心思想是通过一个逐步添加噪声的过程（前向过程）和一个逐步去除噪声的过程（反向过程）来生成数据。在图像生成任务中，这个过程可以被形象地描述为：

从纯噪声开始
逐步改善图像质量
最终得到清晰的图像

扩散过程示意图

项目特点和优势

简洁性：整个稳定扩散模型被压缩到一个单独的 Python 脚本中，便于理解和学习。
教育性：项目提供了详细的教程和演示，适合初学者和研究人员深入学习扩散模型。
实践性：通过在经典数据集上训练模型，学习者可以获得hands-on经验。
灵活性：代码易于修改和扩展，可以用于各种实验和研究目的。
开源性：项目完全开源，鼓励社区贡献和改进。

核心组件解析

DiffusionFromScratch 项目的核心组件包括：

UNet 模型：作为扩散过程的主要神经网络架构。
注意力机制：用于处理文本提示和图像生成之间的关联。
噪声调度器：控制噪声添加和移除的过程。
训练循环：实现模型的训练过程。
采样算法：用于生成最终图像。

实现细节

UNet 模型构建

UNet 是扩散模型中的核心组件，负责学习噪声的分布和去噪过程。DiffusionFromScratch 项目提供了一个简化版的 UNet 实现：

def block(x_img, x_ts):
    x_parameter = layers.Conv2D(128, kernel_size=3, padding='same')(x_img)
    x_parameter = layers.Activation('relu')(x_parameter)
    
    time_parameter = layers.Dense(128)(x_ts)
    time_parameter = layers.Activation('relu')(time_parameter)
    time_parameter = layers.Reshape((1, 1, 128))(time_parameter)
    x_parameter = x_parameter * time_parameter

    x_out = layers.Conv2D(128, kernel_size=3, padding='same')(x_img)
    x_out = x_out + x_parameter
    x_out = layers.LayerNormalization()(x_out)
    x_out = layers.Activation('relu')(x_out)

    return x_out

这个 block 函数展示了如何结合图像特征和时间步信息，这是扩散模型的关键之一。

训练过程

训练过程包括以下步骤：

生成带噪声的图像
预测去噪后的图像
计算损失并更新模型参数

def train_one(x_img):
    x_ts = generate_ts(len(x_img))
    x_a, x_b = forward_noise(x_img, x_ts)
    loss = model.train_on_batch([x_a, x_ts], x_b)
    return loss

图像生成

图像生成过程是扩散模型的反向过程，从纯噪声开始，逐步生成清晰的图像：

def predict(x_idx=None):
    x = np.random.normal(size=(32, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3))
    for i in trange(timesteps):
        t = i
        x = model.predict([x, np.full((32), t)], verbose=0)
    show_examples(x)