denoising-diffusion-pytorch学习资料汇总 - PyTorch实现的去噪扩散概率模型

denoising-diffusion-pytorch项目简介

denoising-diffusion-pytorch是一个PyTorch实现的去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM)。该项目由GitHub用户lucidrains开发,是一种新的生成模型方法,有望与GAN竞争。

项目地址:https://github.com/lucidrains/denoising-diffusion-pytorch

安装和使用

可以通过pip安装:

pip install denoising_diffusion_pytorch

基本使用示例:

import torch
from denoising_diffusion_pytorch import Unet, GaussianDiffusion

model = Unet(
    dim = 64,
    dim_mults = (1, 2, 4, 8),
    flash_attn = True
)

diffusion = GaussianDiffusion(
    model,
    image_size = 128,
    timesteps = 1000   # 步数
)

# 训练
training_images = torch.rand(8, 3, 128, 128) # 图像归一化到0-1
loss = diffusion(training_images)
loss.backward()

# 采样生成
sampled_images = diffusion.sample(batch_size = 4)
sampled_images.shape # (4, 3, 128, 128)

相关学习资源

1. 项目文档:https://github.com/lucidrains/denoising-diffusion-pytorch#readme

2. DDPM原理论文:https://arxiv.org/abs/2006.11239

3. YouTube视频教程:

   • Yannic Kilcher
   • AI Coffeebreak with Letitia
   • Outlier

4. 代码注释版本:https://huggingface.co/blog/annotated-diffusion

5. 相关实现:

   • Flax版本
   • 官方TensorFlow版本

6. 改进论文:

   • Improved DDPM
   • "Cold Diffusion"

总结

denoising-diffusion-pytorch提供了一个易用的PyTorch DDPM实现,可用于图像生成等任务。该项目包含丰富的功能和优化,如多GPU训练支持、1D序列生成等。欢迎读者尝试使用并分享经验!