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DiffusionFromScratch

实践教程:从零构建和训练稳定扩散模型

DiffusionFromScratch是一个开源项目,提供精简代码库用于重建稳定扩散模型。项目特点包括单Python脚本实现、支持MNIST和CelebA数据集训练,以及提供多个Colab笔记本。这些笔记本涵盖模型架构探索、UNet模型构建和基于文本生成MNIST图像等内容。项目还展示了演示输出和音乐视频生成示例,为学习稳定扩散模型提供了实用资源。

从零开始的扩散

王斌旭 (binxu_wang@hms.harvard.edu)

哈佛大学"从零开始的机器学习"研讨会系列中的稳定扩散模型教程。

这个小型自包含代码库允许你:

  • 在单个Python脚本中重建稳定扩散模型。
  • 在经典数据集如MNIST、CelebA上训练你自己的玩具版稳定扩散模型。

Colab笔记本

演示输出

音乐视频由稳定扩散生成。

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