搭建自己的扩散模型：从零开始

最新推荐文章于 2025-05-31 21:38:26 发布

孙者行

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文章标签：机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/web_bug407/article/details/133292559

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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 =

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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

1346

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。

Diffusion models代码实战：从零搭建自己的扩散模型

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06-30

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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。.........

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从头开始掌握扩散概率模型

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第一项类似于 KL 散度先验项，但在这里，因为我们使用了扩散，所以 q 是固定的，并且根据理论，最终的 q(xₜ ∣ x₀) 实际上将非常接近正态分布，所以这是无参数的，我们不会费心去优化它。然后，将其传入我们训练好的模型来预测噪声。似然函数，所有项都是 q 的期望，使其成为 KL 散度，当我们使用高斯的 KL 散度公式时，因为这里两个分布具有完全相同的方差，它最终将是均值之间的差的平方除以方差的两倍，即这个量，因此，由于我们的目标是最大化可能性，我们现在需要减少差异，因为我们的基本事实去噪步骤具有均值。

【扩散模型】手把手从零构建扩散模型

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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。

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gitblog_00097的博客

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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

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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

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1104

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。

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AIGC技术入门指南：从零开始掌握生成式AI

AI天才研究院

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随着OpenAI的ChatGPT、MidJourney的图像生成、OpenAI的Voicebox等技术的爆发，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）已成为人工智能领域最具商业价值的技术方向之一。核心理论：生成式模型数学基础与架构设计算法实现：GAN/Transformer/扩散模型的Python代码解析工程实践：多模态生成系统的开发与部署应用场景：从文本生成到数字人合成的全领域应用基础篇。

Stable Diffusion入门指南：从零开始掌握AI绘画核心技术

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AI天才研究院

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本指南的目的是帮助零基础的读者快速入门Stable Diffusion，掌握AI绘画的核心技术。范围涵盖了Stable Diffusion的基本概念、算法原理、实际操作、应用场景等方面。通过本指南的学习，读者将能够独立使用Stable Diffusion进行AI绘画创作，并对其背后的技术原理有深入的理解。背景介绍：介绍本指南的目的、预期读者和文档结构。核心概念与联系：阐述Stable Diffusion的核心概念和相关联系，包括扩散模型、潜在空间等。

扩散模型(1)代码

weixin_43057295的博客

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700

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。

一维二维扩散模型Matlab代码

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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。

扩散模型代码剖析

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3182

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

qq_41234663的博客

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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)

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基于模型的扩散效果(学习精神小伙的代码) 最终效果: shadertoy: // 应用: 基于模型的扩散效果 #define PI 3.1415926 float lerp (float x,float y,float t ) { return ( 1.0 - t ) * x + t * y; } void mainImage( out vec4 fragColor, in vec2 fragCoord ) { // 当前像素的位置 vec2 uv = (fragCoord.xy/iR

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当结合扩散模型和深度学习时，一种常见的方法是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）来学习扩散过程中的模式和规律。以下是一个简单的例子，使用Python和PyTorch来实现扩散模型与深度学习的结合。这个代码实现了一个使用卷积神经网络（CNN）结合扩散模型的预测模型。具体来说，它使用CNN学习了扩散模型中的温度分布变化规律，并通过训练来预测给定初始温度分布下的最终温度分布。

从零开始搭建diffusion model

01-09

### 构建扩散模型的基础概念 扩散模型是一种强大的生成模型，通过逐步向数据添加噪声并学习逆转这一过程来工作。对于初学者来说，理解扩散模型的工作原理至关重要[^1]。 ### 所需的技术栈和工具包为了从零开始构建扩散模型，Python编程语言及其丰富的机器学习库是必不可少的选择。具体而言： - **PyTorch/TensorFlow**: 这些框架提供了必要的API用于定义神经网络架构以及执行自动微分操作。 - **NumPy/SciPy**: 对于处理数值计算非常有用。 - **Matplotlib/seaborn**: 可视化训练进度和结果的重要工具。 ### 数据准备高质量的数据集对于任何深度学习项目都是至关重要的。当涉及到图像生成任务时，可以考虑使用公开可用的大规模图片集合如CIFAR-10、ImageNet等作为起点。 ### 模型设计与实现 #### 自编码器部分自编码器负责将原始输入映射到较低维度的空间（即潜在空间）。这一步骤有助于减少后续去噪过程中所需的时间成本和技术难度。 ```python import torch.nn as nn class Autoencoder(nn.Module): def __init__(self): super(Autoencoder, self).__init__() # Encoder layers... # Decoder layers... def forward(self, x): encoded = ... # Implement encoding process here. decoded = ... # Implement decoding process here. return decoded ``` #### UNet结构的去噪器 UNet因其出色的特征捕捉能力而被广泛应用于各种计算机视觉任务中，在此背景下它同样适用于去除加性高斯白噪音的任务。 ```python from torchvision import models def get_unet_model(): unet = models.segmentation.unet_vgg16_bn(pretrained=False).features # Modify the architecture according to your needs or implement custom U-net structure. return unet ``` ### 训练流程概述整个训练分为两个主要阶段：首先是预训练好的自编码器；其次是利用该自编码器产生的潜在表示来进行改进版U-net的监督式学习。在此期间，会采用一系列精心挑选出来的损失函数来指导参数更新方向。 ### 资源推荐对于想要深入了解扩散模型理论基础的学习者来说，《Deep Learning》一书中的相关内容值得阅读。此外，GitHub上也有许多开源项目可供参考实践，例如OpenAI发布的`Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)`代码仓库。