搭建自己的扩散模型：从零开始

最新推荐文章于 2025-07-12 17:05:47 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/web_bug407/article/details/133292559
本文介绍了如何从零开始构建扩散模型，详细讲解了导入所需库、定义模型参数、设置空间网格、初始化初始条件以及执行时间演化的过程。通过实例代码，展示了如何创建一个一维扩散模型，并可视化其在不同时间步长上的演变。文章鼓励读者根据自身需求调整参数和扩展模型。

扩散模型是一种常见的数学模型，用于描述物质或信息在空间中的传播过程。在本文中，我们将从零开始构建自己的扩散模型，并提供相应的源代码。让我们一起来看看如何实现吧！

首先，我们需要导入一些必要的库，包括NumPy和Matplotlib。NumPy用于处理数值计算，而Matplotlib用于绘制结果的可视化。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们定义一些模型参数。这些参数包括扩散系数（diffusion coefficient）、时间步长（time step）、空间步长（space step）和模拟的总时间（total time）。

diffusion_coefficient = 0.1
time_step = 0.01
space_ste
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Diffusion models代码实战：从零搭建自己的扩散模型
沉迷单车的追风少年
06-30 1万+
这个系列曾经写过三篇文章专门讲代码，分别从数据集、超参数、loss设计、参数计算、Unet结构、正向过程、逆向过程等部分详细介绍了如何搭建DDPM。Diffusion models领域发展神速，最近半年代表作品有OpenAI的GLIDE、DALL-E 2，Google Brain的ImageGen，海森堡大学的Latent Diffusion。这篇博客针对入门新手讲解一下如何利用已有的资源快速搭建自己的Diffusion models。.........
扩散模型实战：从零开始训练手写数字生成模型
沉迷单车的追风少年
09-25 1651
手写数字的数据集是绝大部分炼丹师的深度学习初恋，这篇博客以代码为主，手把手带读者搭建一个基于扩散模型的手写数字生成模型，非常适合刚接触扩散模型的初学者学习。
使用DDPM(扩散模型)训练自己的数据集实现数据集扩容pytorch
Leon的博客
02-07 1万+
DDPM扩散模型包括两个过程：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）。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数据，可通过变分推断来进行建模和求解。在DDPM中，通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据,然后通过反转这个噪声过程,来学习恢复数据。测试时,可以使用DDPM将随机采样的噪声传入模型中,通过学习去噪过程来生成数据。
扩散模型diffusion model用于图像恢复完整可运行代码，附详细实验操作流程
02-10
1. 基于扩散模型实现的图像恢复代码，只需要修改数据集路径就可以在去雨、去雾、去雪等多个图像恢复任务上直接使用； 2. 附有详细的实验操作流程，以及参数路径等修改方法； 3. 代码训练和测试完整可运行； 4. 对于有需求的可以直接拿来在自己的任务上训练和测试； 5. 附有一些注释，其他地方不懂的可以参考博客https://blog.youkuaiyun.com/Wenyuanbo/article/details/128959995学习； 6. 附有 python 版本常用的 psnr 和 ssim 计算方法； 7. 敲代码不易，还请多多支持； 8. 若经济有限可以私聊我发邮箱。
【扩散模型】手把手从零构建扩散模型
小哲的博客
10-26 1798
为了更好的理解扩散模型，我们尝试从零开始搭建它。从一个简单的扩散模型开始，理解其不同部分的工作院里，并对比它们与更复杂的结构之间的不同。 首先，我们将回答四个问题：①什么是退化过程（如何向数据添加噪声？），②什么是UNet模型以及③如何从零开始实现一个简单的UNet模型，④如何进行扩散模型的训练以及相关的采样理论； 然后，我们将介绍UNet模型的一种改进方法、以及当前流行的DDPM噪声特点、并给出训练目标的差异以及调节时间步和采样方法。
探索从零开始的扩散模型：一个深入浅出的Stable Diffusion教程与实践
gitblog_00097的博客
06-18 488
探索从零开始的扩散模型：一个深入浅出的Stable Diffusion教程与实践 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在机器学习的广阔天地里，Diffusion From Scratch项目犹如一股清流，为渴望理解并掌握稳定扩散模型精髓的开发者提供了一条自学的道路。该项目由哈佛大学的Binxu Wang倾力打造，旨在通过简单的Python脚本，让每一个对深度学习感兴趣...
【扩散模型在软件架构设计中的重要性】：从零开始构建系统
[【扩散模型在软件架构设计中的重要性】：从零开始构建系统](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/13eb755890dc4a4eac9ba896dbb0d6cc.png) # 摘要 扩散模型作为理解和预测物理及社会科学中现象扩散过程的重要工具，...
阿里云：从零开始玩转AIGC.pdf
05-15
- **潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）**：结合了扩散模型和自动编码器的优点，先对原始数据进行压缩，然后在潜在空间进行扩散过程，最后解码生成数据。 #### 七、案例实践 - **文生图小应用**：通过函数计算...
从入睡难到秒睡：从零开始用蚂蚁百宝箱搭建AI睡眠教练
Rqaqedamancy的博客
07-12 1万+
目前，蚂蚁百宝箱智能体平台通过零代码开发+行业级解决方案，正在彻底重构医疗智能体的开发范式，从传统编程转向“一站式智能体工厂”模式。从代码编程到“自然语言编排”，开发者无需编写代码，通过图形化界面拖拽组件（如知识库、MCP服务插件、大模型节点），即可完成医疗智能体搭建。对比传统开发，蚂蚁百宝箱智能体开发未来可期：传统开发瓶颈百宝箱赋能方案睡意大师实践医疗规则编码复杂零代码+自然语言编排CBT-I疗法逻辑可视化配置，开发周期缩短80%实时数据处理缺失会话级计算引擎睡眠效率动态优化协议。
共计3万字！从零开始创建一个小规模的稳定扩散模型！
2401_84033492的博客
06-01 1409
节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。从零开始构建 Stable Diffusion，这对于面试或者理解模型的原理，特别有用。在本文中，我将尝试从零开始创建一个小规模的稳定扩散模型。我们将使用小数据集 MNIST，你可能听说过这个数据集。选择这个数据集的原因是训练过程不应该花费太多时间。
一维二维扩散模型Matlab代码
10-25
该程序采用有限差分方法（隐式和显式）仿真了一维和二维域扩散方程。该程序采用有限差分方法（隐式和显式）仿真了一维和二维域扩散方程。该程序采用有限差分方法（隐式和显式）仿真了一维和二维域扩散方程。
保姆级教程，基于pytorch从零实现生成扩散模型DDPM，附可运行源码](这里写自定义目录标题)
qq_45008037的博客
03-31 1168
本文从DDPM的原理出发，基于pytorch框架逐步实现DDPM模型并利用FashionMNIST数据进行训练得到结果。可运行的项目已上传至仓库，为了方便大家直接运行项目，现在将整个项目（包含数据文件）都上传至提取码：1234。
扩散模型学习（一）
weixin_45325331的博客
10-19 1689
噪声管理器决定在不同的迭代周期时分别加入多少噪声。大多数扩散模型使用的模型结构都是一些 U-net 的变形。Diffusers 为我们提供了一个易用的UNet2DModel类，用来在 PyTorch 创建所需要的结构。),),
扩散模型(1)代码
weixin_43057295的博客
11-28 744
是我们根据调度器为每个时划设定的参数，用于决定在每个时间步添加的噪声量。我们并不想通过把这个推演重复 500 次来得到，而是希望利用另一个公式，根据给出的。从完全随机噪声开始，检测预测效果，然后朝着预测效果移动一部分，比如20%，可能新的预测效果就比上一侧的预测效果好一点，那么么就可以继续向前移动。在每个时间步都为输入图像添加少量噪声的退化过程。模型在高噪声量下的预测不好该怎么办呢？，就可以得到一个噪声稍微增强的。，然后将其与一个带有系数。如果在某个时间步给定。
扩散模型代码剖析
爱吃火锅的博客
12-14 3350
前言 相信大家对扩散模型早有耳闻，其着实大火了一把，效果也确实是好。今天写这篇博客的主要动机就是想真正进入到代码层面去看看其到底是怎么实现的。 其实在看完代码后，会觉得其实现的非常简单，而且也会对原理的理解有一个更好的正反馈。 多说一句，在扩散模型能够生成这么惊艳的图片大背景下，已经有大批研究员悄然开始了研究生成视频的方向，笔者之前也写过一篇，感兴趣的可以穿梭： https://zhuanlan.zhihu.com/p/570332906 另外其实网上还有很多扩散的代码，大体上核心的地方都一样，笔者在文末也
扩散模型（Diffusion model）代码详细解读
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DDPM | 扩散模型代码详解【较为详细细致！！！】
qq_23022733的博客
08-19 5098
左图是Transformer的Positional Embedding，行索引代表第几个单词，列索引代表每个单词的特征向量，右图是DDPM的Positional Embedding，DDPM的Positional Embedding和Transformer的Positional Embedding的。另一个区别是DDPM的Positional Embedding并没有按照奇数位和偶数位进行拼接，而是按照前后的sin和cos进行拼接的，虽然拼接方式不同，但是最终的效果是一样的。这是下采样模块的解释，
【代码精读】Diffusion Model 扩散模型
聆雨。
12-03 1万+
本篇博客不会很详细介绍diffusion model的原理，而是用“知其然”的方式直接上代码。DenoisingDiffusionProbabilityModel-ddpm-主要代码库为以及。前者为最基础的Diffusion Model实现，后者则加上了最常用也最有效的技巧“Free Guidence” 3. Package 3.1. Diffusion.py 首先导入需要的包，并定义一个“提取“函数。 3.1.1. 正向扩散过程 必要公式及简单推导如下：q(xt∣xt−1)∼N(1−βtxt−1,βt)
【代码学习】扩散模型原理+代码
weixin_57974242的博客
03-06 4411
基础代码学习
潜在扩散模型从零开始
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09-30
潜在扩散模型（Latent Diffusion Models, LDM）是一种强大的生成模型，以下是从零开始学习和搭建潜在扩散模型的相关内容。 ### 学习资料 - **学术论文**：《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion...
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