ddpm-ema-celebahq-256

项目介绍：ddpm-ema-celebahq-256

项目背景

ddpm-ema-celebahq-256 项目是基于去噪扩散概率模型（DDPM）的图像合成技术。此类模型从非平衡热力学中获得灵感，是一种潜在变量模型。该技术由 Jonathan Ho、Ajay Jain 和 Pieter Abbeel 在他们的论文《去噪扩散概率模型》中首次介绍。

项目核心理念

去噪扩散概率模型旨在通过一种新的方法连接扩散概率模型和去噪评分匹配与Langevin动力学，从而实现高质量的图像合成。这些模型自然支持一种逐步有损的解压缩方案，可以看作是自动回归解码器的推广。具体到项目的成果上，在 CIFAR10 数据集上，作者取得了 9.46 的 Inception 分数和 3.17 的最先进的 FID 分数。这表明模型生成的样本质量非常高。此外，在 256x256 的 LSUN 数据集上，所生成的样本质量与 ProgressiveGAN 相近。

推理过程

DDPM 模型可以使用多种离散噪声调度器进行推理：

• scheduling_ddpm：提供最高质量的推理，但速度较慢。
• scheduling_ddim 和 scheduling_pndm：提供较好的质量与速度的平衡。

以下是简单的代码示例，展示如何加载模型并进行推理：

# !pip install diffusers
from diffusers import DDPMPipeline, DDIMPipeline, PNDMPipeline

model_id = "google/ddpm-ema-celebahq-256"

# 加载模型和调度器
ddpm = DDPMPipeline.from_pretrained(model_id)

# 执行推理（生成随机噪声并去噪）
image = ddpm().images[0]

# 保存生成的图像
image.save("ddpm_generated_image.png")

为了更加深入地了解如何进行推理，可以查看官方推理示例。

模型训练

如果你有兴趣训练自己的模型，可以参考官方训练示例。

样例展示

以下是通过 ddpm-ema-celebahq-256 模型生成的一些样本图像：

该项目展示了如何通过去噪扩散概率模型生成高质量图像，并提供了清晰的推理和训练步骤。通过该技术，可以帮助研究人员和开发者更好地理解和应用扩散模型进行图像合成。