扩散模型的编程实现

最新推荐文章于 2025-05-13 15:41:28 发布
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本文介绍了如何使用编程语言实现扩散模型，重点展示了使用Python和numpy库处理二维空间的扩散过程。通过定义空间尺寸、时间步长和扩散系数，初始化并迭代更新数组来模拟扩散。这是一个基础示例，实际应用中可能涉及更复杂的条件和算法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

扩散模型是一种常用的数值模拟方法，用于模拟物质在空间中的扩散过程。在本文中，我们将介绍如何使用编程语言来实现一个简单的扩散模型。

首先，我们需要定义一些基本的参数，如空间尺寸、时间步长和扩散系数等。假设我们要模拟一个二维空间，可以将其表示为一个二维数组。假设数组的大小为NxN，其中N表示空间的边长。时间步长dt表示每次模拟的时间间隔，而扩散系数D表示物质的扩散速度。

下面是一个使用Python语言实现的简单扩散模型的代码示例：

import numpy as np

def diffusion_model(N, dt, D, num_steps):
    # 初始化空间
    space
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扩散模型的matlab编程,Matlab 实现气体高斯扩散模型模拟
weixin_33669473的博客
03-16 2593
希望在前方2021-3-16 10:22:24谢谢，感谢分享希望在前方2021-3-16 10:22:11谢谢，感谢分享希望在前方2021-3-16 10:22:07谢谢，感谢分享10248458342021-2-5 19:38:32十分感谢上传资源10248458342021-2-5 19:38:11十分感谢上传资源gaogaogao20212021-1-13 15:57:17十分感谢上gaog...
大气扩散模型JAVA代码
05-29
大气扩散模型代码，结合了风速、浓度等参数计算。
一维二维扩散模型Matlab代码.rar
06-12
该程序采用有限差分方法（隐式和显式）仿真了一维和二维域扩散方程。该程序采用有限差分方法（隐式和显式）仿真了一维和二维域扩散方程。该程序采用有限差分方法（隐式和显式）仿真了一维和二维域扩散方程。
扩散模型，快速入门和基于python实现的一个简单例子（复制可直接运行）
刘文凯的博客
11-27 3009
当结合扩散模型和深度学习时，一种常见的方法是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）来学习扩散过程中的模式和规律。以下是一个简单的例子，使用Python和PyTorch来实现扩散模型与深度学习的结合。这个代码实现了一个使用卷积神经网络（CNN）结合扩散模型的预测模型。具体来说，它使用CNN学习了扩散模型中的温度分布变化规律，并通过训练来预测给定初始温度分布下的最终温度分布。
扩散模型（Diffusion Model）原理及代码实现
2501_91695155的博客
05-13 1027
扩散模型（Diffusion Model）起源于统计物理学和概率图模型，灵感来自热扩散和布朗运动等物理现象。Sohl-Dickstein等人在2015年首次将扩散过程引入深度生成模型，Ho等人在2020年提出的DDPM框架进一步推动了其发展。扩散模型通过前向过程逐步添加噪声，使数据接近高斯分布，再通过反向过程逐步去噪，生成目标数据。DDPM的核心在于噪声预测器的训练，模型通过最大化似然估计优化反向过程，生成高质量图像。扩散模型在图像生成、语音合成等任务中表现优异，未来发展方向包括更高效的采样策略、多模态融合
扩散模型代码剖析
爱吃火锅的博客
12-14 3227
前言 相信大家对扩散模型早有耳闻，其着实大火了一把，效果也确实是好。今天写这篇博客的主要动机就是想真正进入到代码层面去看看其到底是怎么实现的。 其实在看完代码后，会觉得其实现的非常简单，而且也会对原理的理解有一个更好的正反馈。 多说一句，在扩散模型能够生成这么惊艳的图片大背景下，已经有大批研究员悄然开始了研究生成视频的方向，笔者之前也写过一篇，感兴趣的可以穿梭： https://zhuanlan.zhihu.com/p/570332906 另外其实网上还有很多扩散的代码，大体上核心的地方都一样，笔者在文末也
扩散模型(1)代码
weixin_43057295的博客
11-28 715
是我们根据调度器为每个时划设定的参数，用于决定在每个时间步添加的噪声量。我们并不想通过把这个推演重复 500 次来得到，而是希望利用另一个公式，根据给出的。从完全随机噪声开始，检测预测效果，然后朝着预测效果移动一部分，比如20%，可能新的预测效果就比上一侧的预测效果好一点，那么么就可以继续向前移动。在每个时间步都为输入图像添加少量噪声的退化过程。模型在高噪声量下的预测不好该怎么办呢？，就可以得到一个噪声稍微增强的。，然后将其与一个带有系数。如果在某个时间步给定。
​扩散模型(Diffusion Model)详解：直观理解、数学原理、PyTorch 实现​
周红伟讲AI
03-12 9226
图像生成任务就是把随机生成的向量（噪声）映射成和训练图像类似的图像。为此，扩散模型把这个过程看成是对纯噪声图像的去噪过程。通过学习把图像逐步变成纯噪声的逆操作，扩散模型可以把任何一个纯噪声图像变成有意义的图像，也就是完成图像生成。对于不同程度的读者，应该对本文有不同的认识。图像生成任务的通常做法图像生成任务需要监督VAE通过把图像编码再解码来训练一个解码器扩散模型是一类特殊的VAE，它的编码固定为加噪声，解码固定为去噪声扩散模型的优化目标：让反向过程尽可能成为正向过程的逆操作。
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"本文主要介绍了如何在ARCGIS Engine下运用高斯大气扩散模型进行大气污染物的编程模拟。高斯模型是一种广泛应用于大气污染扩散计算的方法，尤其适用于小尺度、下垫面平坦、气流稳定的扩散问题。文章还提到了高斯计算...
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07-13
"气体扩散代码"指的是用编程语言实现的算法，可以用来计算污染物在不同时间和空间位置的浓度。这类代码通常需要输入数据包括：污染源排放量、风速、风向、大气稳定度等级等，然后通过一系列数学运算得出污染物在三维...
基于Matlab的一维与二维扩散模型代码实现
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05-22
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内容概要：本文详细介绍了高斯烟羽扩散模型的Python实现，涵盖了模型的核心公式、参数处理、可视化技巧等方面。高斯烟羽模型用于预测大气污染物的扩散路径和浓度分布，通过不到50行的简洁代码实现了从理论到可视化的...
一维二维扩散模型Matlab代码
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该程序采用有限差分方法（隐式和显式）仿真了一维和二维域扩散方程。该程序采用有限差分方法（隐式和显式）仿真了一维和二维域扩散方程。该程序采用有限差分方法（隐式和显式）仿真了一维和二维域扩散方程。
扩散模型diffusion model用于图像恢复完整可运行代码，附详细实验操作流程
02-10
1. 基于扩散模型实现的图像恢复代码，只需要修改数据集路径就可以在去雨、去雾、去雪等多个图像恢复任务上直接使用； 2. 附有详细的实验操作流程，以及参数路径等修改方法； 3. 代码训练和测试完整可运行； 4. 对于有需求的可以直接拿来在自己的任务上训练和测试； 5. 附有一些注释，其他地方不懂的可以参考博客https://blog.youkuaiyun.com/Wenyuanbo/article/details/128959995学习； 6. 附有 python 版本常用的 psnr 和 ssim 计算方法； 7. 敲代码不易，还请多多支持； 8. 若经济有限可以私聊我发邮箱。
扩散模型：DDPM代码的学习（基于minist数据集）
m0_52985451的博客
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本文主要对一个基于minist数据集搭建的DDPM模型代码中各个模块的含义进行解析，初步记录了自己了解扩散模型的一个过程，为后续的进一步学习打基础。
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DDIM和DDPM的代码分析和理解，需要配合相关的公式推导进行使用
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本篇博客不会很详细介绍diffusion model的原理，而是用“知其然”的方式直接上代码。DenoisingDiffusionProbabilityModel-ddpm-主要代码库为以及。前者为最基础的Diffusion Model实现，后者则加上了最常用也最有效的技巧“Free Guidence” 3. Package 3.1. Diffusion.py 首先导入需要的包，并定义一个“提取“函数。 3.1.1. 正向扩散过程 必要公式及简单推导如下：q(xt∣xt−1)∼N(1−βtxt−1,βt)
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