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。
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