DDPM概率扩散模型剖析：从原理到代码实例解析

后端

2022-12-31 00:23:07

概率扩散模型：从噪声中重现图像世界的惊人旅程

一、概率扩散模型的运作原理

想象一张图像逐渐在朦胧的噪声中显现出来，仿佛一个逆向时钟在倒转着，这就是概率扩散模型 (DDPM) 的神奇之处。它将一个给定的图像逐步转化为随机噪声，然后反向这个过程，从噪声中恢复出清晰的图像。

正向过程：从清晰到噪声

DDPM 首先给图像添加噪声，随着预先设定的时间步长，逐渐增加噪声强度。图像在这一过程中逐渐失去细节和结构，最终变成一团纯净的噪声。

逆向过程：从噪声到图像

接下来，DDPM 反转正向过程，从噪声中重新构建图像。它逐步减少噪声强度，将噪声逐渐转化为有意义的图像结构。随着噪声的消退，图像逐渐清晰，最终恢复到其原始状态。

二、DDPM 代码实现：亲自动手探索扩散模型

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class DDPM(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 定义 U-Net 架构
        self.unet = UNet()

        # 定义扩散时间步长
        self.timesteps = torch.linspace(0, 1, num_timesteps)

    def forward(self, x, t):
        # 将 U-Net 应用于时间 t 处的输入图像
        x = self.unet(x, t)

        # 计算预测的噪声并将其添加到输入
        noise = torch.randn_like(x)
        x = x + noise

        # 返回带噪声的图像
        return x

def train_ddpm(model, train_loader, epochs):
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)

    for epoch in range(epochs):
        for batch_idx, (x, _) in enumerate(train_loader):
            # 将模型应用于输入图像
            x = model(x, self.timesteps)

            # 计算损失
            loss = torch.mean((x - x_target) ** 2)

            # 反向传播损失
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()

            # 更新模型参数
            optimizer.step()

def generate_image(model, num_samples):
    # 初始化噪声图像
    x = torch.randn(num_samples, 3, 256, 256)

    # 反转扩散过程
    for t in reversed(self.timesteps):
        # 将模型应用于噪声图像
        x = model(x, t)

    # 返回生成图像
    return x