Modular Diffusion: 构建和训练自定义扩散模型的灵活框架

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Modular Diffusion:构建灵活的扩散模型的新选择

在深度学习领域,扩散模型(Diffusion Models)近年来取得了巨大的成功,特别是在图像生成、文本生成等任务上展现出了强大的性能。然而,构建和训练扩散模型往往需要大量的专业知识和复杂的代码实现。为了让更多的研究者和开发者能够便捷地探索扩散模型,一个名为Modular Diffusion的开源项目应运而生。

什么是Modular Diffusion?

Modular Diffusion是一个基于PyTorch的Python库,旨在为用户提供一个模块化、易用的API来设计和训练自定义的扩散模型。该项目的核心理念是通过模块化设计,让用户能够轻松地组合和替换扩散模型的各个组件,从而快速构建出符合特定需求的模型。

Modular Diffusion示例图

Modular Diffusion的主要特性

高度模块化设计: Modular Diffusion允许用户轻松地更换扩散过程中的不同组件,包括噪声类型、调度类型、去噪网络和损失函数。这种灵活性使得研究者可以快速实验不同的模型配置。
丰富的预构建模块库: 该项目提供了一系列预先实现的模块,用户可以直接使用这些模块来构建自己的模型,无需从头开始编写复杂的代码。
自定义模块创建: 对于有特殊需求的用户,Modular Diffusion支持通过继承基类并实现所需方法来创建全新的自定义模块。这为高级用户提供了极大的灵活性。
与PyTorch无缝集成: 作为基于PyTorch构建的库,Modular Diffusion允许用户使用熟悉的PyTorch语法来开发自定义模块,降低了学习曲线。
广泛的应用范围: 从高质量图像生成到非自回归文本合成管道,Modular Diffusion可以应用于多种不同的任务领域。

如何使用Modular Diffusion?

使用Modular Diffusion构建和训练扩散模型非常简单。以下是一个基本的使用流程:

安装Modular Diffusion:

pip install modular-diffusion

准备数据集:

x, _ = zip(*ImageFolder("afhq", ToTensor()))
x = resize(x, [h, w], antialias=False)
x = torch.stack(x) * 2 - 1

构建模型:

model = diffusion.Model(
   data=Identity(x, batch=128, shuffle=True),
   schedule=Cosine(steps=1000),
   noise=Gaussian(parameter="epsilon", variance="fixed"),
   net=UNet(channels=(1, 64, 128, 256)),
   loss=Simple(parameter="epsilon"),
)

训练和采样:

losses = [*model.train(epochs=400)]
z = model.sample(batch=10)
z = z[torch.linspace(0, z.shape[0] - 1, 10).long()]
z = rearrange(z, "t b c h w -> c (b h) (t w)")
save_image((z + 1) / 2, "output.png")