DDPM-IP：为扩散模型引入输入扰动以降低暴露偏差

DDPM-IP：为扩散模型引入输入扰动以降低暴露偏差

DDPM-IP [ICML 2023] official implementation for "Input Perturbation Reduces Exposure Bias in Diffusion Models" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dd/DDPM-IP

项目介绍

DDPM-IP 是一个基于 ICML 2023 论文《Input Perturbation Reduces Exposure Bias in Diffusion Models》的开源代码库。该项目主要针对扩散模型中的暴露偏差问题，提出了一种简单有效的输入扰动方法。通过在扩散模型的训练过程中加入输入扰动，可以有效减少模型对训练数据的过度依赖，从而降低暴露偏差，提升模型在生成图像时的质量。

项目技术分析

DDPM-IP 项目的核心是输入扰动技术，它是一种即插即用的方法，可以轻松集成到现有的扩散模型中。输入扰动的主要思想是在模型训练过程中，对输入数据添加随机噪声，从而使得模型能够学习到更加泛化的特征表示。

该项目的实现非常简洁，基于 openai/guided-diffusion 代码库，仅需在 guided_diffusion/gaussian_diffusion.py 文件中的两行代码进行修改，即可实现输入扰动：

new_noise = noise + gamma * th.randn_like(noise)  # gamma=0.1
x_t = self.q_sample(x_start, t, noise=new_noise)

此外，项目还提供了一个简单易用的训练脚本，支持多节点 GPU 训练，可以根据不同数据集和模型配置进行调整。

项目技术应用场景

DDPM-IP 可以广泛应用于图像生成、风格迁移、图像超分辨率等场景。例如，在图像生成任务中，DDPM-IP 可以帮助模型更好地泛化到新的数据分布，生成更高质量的图像；在风格迁移任务中，DDPM-IP 可以减少模型对特定风格的依赖，提升迁移效果；在图像超分辨率任务中，DDPM-IP 可以提高模型对噪声和模糊图像的恢复能力。

项目特点

1. 简单易用：DDPM-IP 的实现非常简洁，仅需两行代码即可集成到现有扩散模型中，且提供了详细的安装和训练文档。
2. 效果显著：通过输入扰动，DDPM-IP 可以有效降低扩散模型中的暴露偏差，提升模型在多种数据集上的生成效果。
3. 通用性强：DDPM-IP 可以与多种扩散模型和任务结合，具有很好的通用性和适应性。
4. 社区支持：DDPM-IP 的代码库基于 openai/guided-diffusion，得到了广泛的社区支持和维护。

以下是 DDPM-IP 在不同数据集上的性能表现：

通过上表可以看出，DDPM-IP 在 CIFAR10、ImageNet 32x32、LSUN tower 64x64 和 CelebA 64x64 数据集上均取得了显著的性能提升。

总之，DDPM-IP 是一个值得尝试的开源项目，特别是对于从事图像生成相关领域的研究者和开发者。通过集成输入扰动技术，可以有效提升扩散模型的质量和泛化能力。

DDPM-IP [ICML 2023] official implementation for "Input Perturbation Reduces Exposure Bias in Diffusion Models" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dd/DDPM-IP