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
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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。
【扩散模型】手把手从零构建扩散模型
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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
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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...
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。
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 1169
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，...
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阿里云：从零开始玩转AIGC.pdf
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从入睡难到秒睡：从零开始用蚂蚁百宝箱搭建AI睡眠教练
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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。
扩散模型学习（一）
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10-19 1690
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。),),
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。
扩散模型(1)代码
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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
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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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扩散模型的代码解读
DDPM | 扩散模型代码详解【较为详细细致！！！】
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【代码精读】Diffusion Model 扩散模型
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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
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基础代码学习
图解Diffusion扩散模型+代码
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推理出了diffusion模型的损失函数，从最小化对数似然，到优化变分下界，简化变分下界，得到最后目标，预测噪声。提供了两版代码，其中条件生成与时下最火的text2image原理类似，只是text2image不仅仅使用单一类别作为编码。参考novelai。作为新一代生成模型，diffusion训练的过程可谓是十分的稳定，调参也比GAN相对简单不少！想要更好结果，我们只需要加大T，加大epoch即可。
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潜在扩散模型从零开始
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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 Models》是潜在扩散模型的开创性论文，详细介绍了模型的原理和架构。阅读论文可以深入理解潜在扩散模型的核心思想和技术细节。 - **在线课程**：Coursera、edX等平台上有一些关于深度学习和生成模型的课程，其中部分会涉及到潜在扩散模型的内容。例如，“Deep Learning Specialization” 涵盖了深度学习的基础知识和一些前沿模型，对潜在扩散模型的学习有一定的帮助。 - **博客和技术文章**：Medium、Hugging Face Blog等平台上有很多关于潜在扩散模型的介绍和解读文章。这些文章通常会用通俗易懂的语言解释模型的原理和应用，适合初学者快速入门。 ### 搭建步骤 #### 环境准备 首先需要安装Python环境，建议使用Python 3.7及以上版本。同时，需要安装一些必要的深度学习库，如PyTorch和TensorFlow。以下是使用pip安装PyTorch的示例代码： ```python pip install torch torchvision torchaudio ``` #### 数据准备 选择合适的数据集，如MNIST、CIFAR-10等。可以使用深度学习库提供的数据集加载器来加载数据。以下是使用PyTorch加载MNIST数据集的示例代码： ```python import torch from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) ``` #### 模型搭建 根据潜在扩散模型的架构，使用深度学习库搭建模型。以下是一个简化的潜在扩散模型搭建示例： ```python import torch import torch.nn as nn class SimpleLatentDiffusionModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleLatentDiffusionModel, self).__init__() # 定义模型的层 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, padding=1) self.relu = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(16, 1, kernel_size=3, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.conv2(x) return x model = SimpleLatentDiffusionModel() ``` #### 训练模型 定义损失函数和优化器，然后对模型进行训练。以下是一个简单的训练示例： ```python import torch.optim as optim criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader, 0): inputs, _ = data optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, inputs) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}') ``` ### 教程推荐 - **Hugging Face Diffusers库教程**：Hugging Face的Diffusers库提供了潜在扩散模型的实现和预训练模型。其官方文档中有详细的教程，介绍了如何使用Diffusers库进行模型的训练和推理。 - **GitHub项目**：在GitHub上搜索 “Latent Diffusion Models” 可以找到很多开源的实现和教程。例如，CompVis/latent-diffusion 是潜在扩散模型的官方实现仓库，包含了模型的代码和训练脚本。
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