深圳建网站公司哪家好网站流量统计分析报告

目录

1--扩散模型

2--训练过程

3--损失函数

4--生成过程

5--参考

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1--扩散模型

完整代码：ljf69/DDPM

扩散模型包含两个过程，前向扩散过程和反向生成过程。

前向扩散过程对一张图像逐渐添加高斯噪声，直至图像变为随机噪声。

反向生成过程从一个随机噪声开始，逐渐去噪声直至生成一张图像。

2--训练过程

通过以下公式对图像进行加噪：

def forward(self, x0, t, eta = None):n, c, h, w = x0.shape # 输入图片的shapea_bar = self.alpha_bars[t]if eta is None:eta = torch.randn(n, c, h, w).to(self.device)noisy = a_bar.sqrt().reshape(n, 1, 1, 1) * x0 + (1 - a_bar).sqrt().reshape(n, 1, 1, 1) * eta # 加噪return noisy # 返回加噪结果

3--损失函数

通过一个UNet网络来预测损失，计算预测损失和真实损失MSE损失：

...
eta = torch.randn_like(x0).to(device) # 产生真实随机噪声
t = torch.randint(0, n_steps, (n,)).to(device)# 前向扩散过程
noisy_imgs = ddpm(x0, t, eta)# 通过UNet预测噪声
eta_theta = ddpm.backward(noisy_imgs, t.reshape(n, -1))# 计算预测噪声和真实随机噪声的MSE损失
loss = mse(eta_theta, eta)
...

4--生成过程

通过以下公式实现图片生成：

x = torch.randn(n_samples, c, h, w).to(device) # 随机初始化噪声
for idx, t in enumerate(list(range(ddpm.n_steps))[::-1]):time_tensor = (torch.ones(n_samples, 1) * t).to(device).long()eta_theta = ddpm.backward(x, time_tensor)alpha_t = ddpm.alphas[t]alpha_t_bar = ddpm.alpha_bars[t]x = (1 / alpha_t.sqrt()) * (x - (1 - alpha_t) / (1 - alpha_t_bar).sqrt() * eta_theta) # 去噪if t > 0:z = torch.randn(n_samples, c, h, w).to(device)beta_t = ddpm.betas[t]sigma_t = beta_t.sqrt()x = x + sigma_t * z

5--参考

怎么理解今年 CV 比较火的扩散模型（DDPM）