【生成模型之二】diffusion model模型

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【Latent-Diffusion 代码】

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生成模型分类概述

Diffusion Model，这一深度生成模型，源自物理学中的扩散现象，呈现出令人瞩目的创新性。与传统的生成模型，如VAE、GAN相比，**它通过模拟数据由随机噪声逐步扩散至目标数据的过程，实现数据生成。**在图像、文本和音频生成等多个领域，Diffusion Model均展现出了卓越的性能。

其算法原理深入浅出，将数据生成过程视为一个马尔可夫链。数据从目标状态出发，每一步都逐渐向随机噪声过渡，直至达到纯粹的噪声状态。随后，通过逆向过程，数据从纯噪声逐渐恢复至目标状态。这一复杂过程通过一系列的条件概率分布得以精确描述。

优化过程则是通过最小化真实数据与生成数据之间的差异，对模型进行训练。常用的损失函数包括MSE（均方误差）和BCE（二元交叉熵）。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义U-Net模型
class UNet(nn.Module):
# ...省略模型定义...

# 定义Diffusion Model
class DiffusionModel(nn.Module):
	def __init__(self, unet):
		super(DiffusionModel, self).__init__()
		self.unet = unet
	
	def forward(self, x_t, t):
		# x_t为当前时刻的数据，t为噪声水平
		# 利用U-Net预测噪声水平
		noise_pred = self.unet(x_t, t)
		# 根据预测的噪声水平生成数据
		x_t_minus_1 = x_t - noise_pred * torch.sqrt(1 - torch.exp(-2 * t))
		return x_t_minus_1

# 初始化模型和优化器
unet = UNet()
model = DiffusionModel(unet)
# 训练过程
for epoch in range(num_epochs):
	for x_real in dataloader: # 从数据加载器中获取真实数据
	# 前向过程
	x_t = x_real # 从真实数据开始
	for t in torch.linspace(0, 1, num_steps):
	# 添加噪声
	noise = torch.randn_like(x_t) * torch.sqrt(