首页 > 其他分享 >使用Pytorch中从头实现去噪扩散概率模型(DDPM)

使用Pytorch中从头实现去噪扩散概率模型(DDPM)

时间:2024-07-19 11:20:27浏览次数:15  
标签:概率模型 模型 DDPM Pytorch 扩散 从头

扩散模型通常是一种生成式深度学习模型,它通过学习去噪过程来创建数据。扩散模型有许多变体,其中最流行的是条件文本模型,能够根据提示生成特定的图像。某些扩散模型(如Control-Net)甚至能将图像与某些艺术风格融合。

在本文中,我们将构建基础的无条件扩散模型,即去噪扩散概率模型(DDPM)。从探究算法的直观工作原理开始,然后在PyTorch中从头构建它。本文主要关注算法背后的思想和具体实现细节。

 

https://avoid.overfit.cn/post/53229f5a14bc451c82130886181bb906

标签:概率模型,模型,DDPM,Pytorch,扩散,从头
From: https://www.cnblogs.com/deephub/p/18311120

相关文章

  • Pytorch模型文件`*.pt`与`*.pth` 的保存与加载
    1.*.pt文件.pt文件保存的是模型的全部,在加载时可以直接赋值给新变量model=torch.load("filename.pt")。具体操作:(1).模型的保存torch.save(model,"Path/filename.pt")(2).模型的加载model=torch.load("filename.pt")注意:torch.load()的参数使用字符串参数。2..p......
  • 【Pytorch】小土堆自学日记(六)
    目录一、神经网络的基本骨架-nn.Moudle的使用1.torch.nn官方文档:2.containers文档:①Moudle的作用: ②Moudle的示例代码:③forward函数官方解释:二、卷积操作:1.常用的卷积:2.Conv2d①使用方法:②Stride参数理解:③代码:④padding参数讲解:一、神经网络的基本骨架-nn.M......
  • pytorch 自定义 dataloader 维度不对齐+广播机制导致不易察觉 bug
    很简单,自定义了一个dataloader,出现以下不易察觉buginputs维度:[bs,4],这个没问题labels维度:正确应该是[bs,1],但是dataloader出来是[bs]模型的outputs维度:[bs,1]如果用torch.mean(torch.abs(labels-outputs))计算L1Loss/MAE由于pytorch的广播机制,torch.ab......
  • pytorch学习(四)绘制loss和correct曲线
    这一次学习的时候静态绘制loss和correct曲线,也就是在模型训练完成后,对统计的数据进行绘制。以minist数据训练为例子importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTen......
  • pytorch|找不到 fbgemm.dll 问题处理
    问题现象运行逻辑:importtorch报错如下:Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\scaffold\metasequoia-tyc\ner_address\test_torch.py",line1,in<module>importtorchFile"D:\py\Python310\lib\site-packages\torch\__init__.......
  • windows11 使用pytorch transformers运行Qwen2-0.5B-Instruct模型 (基于anaconda pyth
    吾名爱妃,性好静亦好动。好编程,常沉浸于代码之世界,思维纵横,力求逻辑之严密,算法之精妙。亦爱篮球,驰骋球场,尽享挥洒汗水之乐。且喜跑步,尤钟马拉松,长途奔袭,考验耐力与毅力,每有所进,心甚喜之。 吾以为,编程似布阵,算法如谋略,需精心筹谋,方可成就佳作。篮球乃团队之艺,协作共进,方显力......
  • 从DDPM到DDIM
    从DDPM到DDIM(一)现在网络上关于DDPM和DDIM的讲解有很多,但无论什么样的讲解,都不如自己推到一边来的痛快。笔者希望就这篇文章,从头到尾对扩散模型做一次完整的推导。DDPM是一个双向马尔可夫模型,其分为扩散过程和采样过程。扩散过程是对于图片不断加噪的过程,每一步添加少量的高......
  • Pytorch的编译新特性TorchDynamo的工作原理和使用示例
    在深度学习中,优化模型性能至关重要,特别是对于需要快速执行和实时推断的应用。而PyTorch在平衡动态图执行与高性能方面常常面临挑战。传统的PyTorch优化技术在处理动态计算图时效果有限,导致训练时间延长和模型性能不佳。TorchDynamo是一种为PyTorch设计的即时(JIT)编译器,通过在运行时......
  • 注意力机制中三种掩码技术详解和Pytorch实现
    注意力机制是许多最先进神经网络架构的基本组成部分,比如Transformer模型。注意力机制中的一个关键方面是掩码,它有助于控制信息流,并确保模型适当地处理序列。在这篇文章中,我们将探索在注意力机制中使用的各种类型的掩码,并在PyTorch中实现它们。在神经网络中,掩码是一种用于阻止模......
  • 动手学深度学习6.4 多输入多输出通道-笔记&练习(PyTorch)
    以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记,以及对课后练习的一些思考,自留回顾,也供同学之人交流参考。本节课程地址:21卷积层里的多输入多输出通道【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址:6.4.多输入多输出通道—动手学深度学习2.0.0documentation(......