ddpm-ema-church-256

项目介绍：ddpm-ema-church-256

ddpm-ema-church-256项目基于去噪扩散概率模型（DDPM），这是一个源自于非平衡热力学灵感的潜变量模型。这种模型在无条件图像生成领域取得了非常高质量的成果，例如在CIFAR-10数据集上取得了9.46的Inception分数以及3.17的最先进的FID分数。在LSUN 256x256数据集上，生成样本质量与ProgressiveGAN相似。

去噪扩散概率模型（DDPM）

论文概述

论文由Jonathan Ho、Ajay Jain和Pieter Abbeel撰写，名为“Denoising Diffusion Probabilistic Models”。论文链接：查看论文

DDPM模型通过结合扩散概率模型与Langevin动态得分匹配，设计了一种加权变分界，用以生成高质量图像。同时，这些模型天然支持一种逐步的有损解压方案，可以被视为自回归解码的推广。此方法的独特优势在于它的灵活性和高质量的图像生成能力。

推理过程

DDPM模型可以使用多种离散噪声调度器进行推理，包括：

• scheduling_ddpm
• scheduling_ddim
• scheduling_pndm

虽然ddpm调度器能提供最高的质量，但需要更长的时间。如果希望在质量和推理速度之间取得平衡，可以考虑使用ddim或pndm调度器。

以下是如何使用Python代码进行图像生成的步骤：

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

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

# 加载模型和调度器
ddpm = DDPMPipeline.from_pretrained(model_id)  # 可以将DDPMPipeline替换为DDIMPipeline或PNDMPipeline以获得更快的推理速度

# 在推理中运行管线（采样随机噪声并去噪）
image = ddpm().images[0]

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

更详细的信息和示例可以参考官方推理示例。

训练

如果希望训练自己的模型，可以参考官方训练示例。

示例

以下是项目生成的一些样本图像：

总之，ddpm-ema-church-256项目利用去噪扩散概率模型，实现了图像生成领域的新突破，提供了研究人员和开发者在图像合成领域的新工具和方法。