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原创 CPU都可以跑的简单的扩散模型试验

最近在看顶会论文时发现很多领域（包括推荐系统、时间序列、强化学习）都在使用扩散模型来作为提升模型性能的能力。但是原始的扩散模型是用于图像生成的，这需要有足够算力的GPU。并且非图像领域的话去看图像领域的代码也显得非常吃力。所以这里我们写一个连CPU都可以跑起来的扩散模型实验，然后可以基于此继续扩展到自己的领域上。我们的实验为将一个sin函数序列进行扩散，然后用纯噪声去还原出sin序列。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考这里就是提供了一个非常非常简单的扩散模型实验，用来帮助小白理解扩散模型。