加速diffusion模型训练收敛 Min-SNR Weighting Strategy

已于 2025-01-02 20:35:39 修改
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分类专栏： Diffusers 文章标签： stable diffusion SNR 训练
于 2025-01-02 17:32:44 首次发布
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Efficient Diffusion Training via Min-SNR Weighting Strategy
Github，arxiv

信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）
高SNR值意味着信号质量好，噪声小；低SNR值则表明信号中噪声成分较多，信号质量差。

DDPM的加噪公式
在这里插入图片描述
论文中用以下公式表示
在这里插入图片描述
SNR的计算公式
在这里插入图片描述

简化一下就是 α t ˉ 1 − α t ˉ \frac{\bar{\alpha_{t} } }{1-\bar{\alpha_{t} } } 1−αt​

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@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf
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### 关于Diffusion模型训练的教程与实现 #### Diffusion模型简介 Diffusion模型是一种强大的生成模型，在图像合成等领域表现出色。这类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[^2]。 #### 训练流程概述 在训练过程中，扩散模型会经历多个时间步长，在每个时间步上逐渐增加输入数据中的随机噪声量。目标是让网络学会如何从纯噪声中恢复原始信号。具体来说： - **前向传播阶段**：在这个阶段，算法会在一系列离散的时间步骤内持续破坏样本直到只剩下高斯白噪音。 - **反向传播阶段**：这里的目标就是教会神经网路预测给定任意时刻t下的去噪化更新方向以便最终能够重建起始状态的数据分布。 #### 实现方法 对于想要动手实践的人来说，Hugging Face提供了基于Transformers库的良好支持环境，这使得加载预训练权重变得异常简便，并允许快速启动项目开发周期。下面是一个简单的例子展示怎样利用PyTorch框架来进行基本设置: ```python from diffusers import DDPMPipeline, DDIMScheduler import torch scheduler = DDIMScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012, num_train_timesteps=1000) model_id_or_path = "google/ddpm-cifar10-32" pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained(model_id_or_path, scheduler=scheduler).to("cuda") generator = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(0) images = pipeline(batch_size=4, generator=generator)["sample"] ``` 此代码片段展示了如何使用`DDPMPipeline`类创建管道对象，它封装了一个特定版本的CIFAR-10数据集上的已训练好的扩散模型实例；接着定义了调度器参数用于控制采样期间的行为特性；最后执行了一次推理操作以获取一批新生成出来的图片作为输出结果。
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