手撕Diffusion系列 - 第三期 - Dataset

最新推荐文章于 2025-04-03 20:03:59 发布
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手撕Diffusion系列 - 第三期 - Dataset

目录

DDPM 原理图

​ DDPM包括两个过程：前向过程（forward process）和反向过程（reverse process），其中前向过程又称为扩散过程（diffusion process），如下图所示。无论是前向过程还是反向过程都是一个参数化的马尔可夫链（Markov chain），其中反向过程可以用来生成图片。

在这里插入图片描述

DDPM 整体大概流程

​ 图中，由高斯随机噪声 x T x_T xT​ 生成原始图片 x 0 x_0 x

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正弦位置嵌入（SinusoidalPositionEmbeddings）模块将形状张量（batch_size, 1）作为输入（即一批图像中若干噪声图像的噪声水平），并将其转化为形状张量（batch_size, dim），其中 dim 是位置嵌入的维度。正向扩散过程逐渐向真实图像添加噪声，从真实分布开始，在若干时间步T内进行。了解了DDPM优雅的理论推导后，开始手撕代码，这样可以更深入理解DDPM背后的思想。组归一化，定义一个类，将用于在注意层之前应用组归一化。的>噪声级别作为输入，并返回形状为。
基于卷积神经网络CNN实现电力负荷多变量时序预测(PyTorch版)
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04-03 349
随着智能电网的发展，精准的电力负荷预测对能源调度和电网稳定具有重要意义。本文基于PyTorch框架，提出一种基于卷积神经网络（CNN）的多变量时间序列预测模型，用于电力负荷的短期预测。
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gorgor在码农
03-26 1589
NN → 类比：盲人摸象，每个神经元独立感知全局特征 → 局限：输入图像需展平为向量，丢失空间信息（如将28x28图片变成784维向量）CNN → 类比：人类视觉系统，先识别边缘→形状→物体 → 实战：用3x3卷积核扫描猫的图片，提取耳朵、胡须等局部特征RNN → 类比：阅读理解，需记住前文才能理解后文 → 痛点：输入句子“The cat sat on the mat”，到第6个单词时可能已遗忘“cat”Transformer → 类比：团队协作，每个单词直接关注全局上下文 → 优势：处理句
深度学习处理文本（9）
yyc的博客
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单目标跟踪（Single Object Tracking, SOT）是计算机视觉中的核心任务，主要用于无人机、自动驾驶、智能监控等领域。✅ 适用于目标外观变化较大的场景，如光照变化、形变等。✅ 强大的目标建模能力，适用于长时间跟踪任务。✅ 适用于复杂环境，如低光照、背景干扰等情况。✅ 兼顾高精度与计算效率，适用于资源受限设备。✅ 适用于嵌入式部署，如 Jetson 平台。✅ 具有较好的自适应能力，适合复杂跟踪任务。✅ 目标定位精度较高，适用于小目标跟踪。✅ 适用于长时间跟踪任务，鲁棒性强。
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VectorBT：使用PyTorch+LSTM训练和回测股票模型 进阶四
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