25、计算机视觉中的图像生成与ViT模型架构解析

计算机视觉中的图像生成与ViT模型架构解析

在计算机视觉领域，图像生成和模型架构是非常重要的研究方向。本文将介绍使用预训练U-Net和Stable Diffusion进行图像生成，以及基本ViT模型的架构。

1. 使用预训练U-Net生成图像

在图像生成任务中，预训练的U-Net模型展现出了强大的能力。之前章节提到的注意力U-Net对MNIST数据集效果不错，但对于CIFAR10数据集则不够强大。为了为其他数据集（如CelebA和STL10）生成高质量的假图像，我们需要更强大的U-Net。Hugging Face提供了针对不同数据集的预训练U-Net模型，我们只需编写几行代码就能生成漂亮的图像。

1.1 项目9.3.1：使用预训练U-Net生成图像

在运行代码之前，需要在VS Code终端使用DOS命令 pip install Hugging Face diffusers 安装相关库。以下是具体代码：

from diffusers import DDPMPipeline 
#!pip install diffusers
model_id = "google/ddpm-celebahq-256" #"google/ddpm-ema-church-256" #— line 02 
# "google/ddpm-ema-cat-256" "google/ddpm-bedroom-256" "google/ddpm-cifarl0-32" 
image_pipe = DDPMPipeline.from_pretrained(model_id)
image