diffusion demo

PyTorch 去噪擴散演示

該儲存庫包含一個基於 PyTorch 的簡單的去噪擴散模型演示。它只是旨在提供對這種生成建模方法的初步理解。

可以在此處找到標準 DDPM 的簡短理論介紹。用於加速採樣的 DDIM 在配套筆記本中進行了討論。兩個範例應用程式建立了一個小型實驗場。它們的準備方式使得它們可以輕鬆修改和擴展。

筆記型電腦

• DDPM 簡介

• DDIM 簡介

• 瑞士卷範例

• MNIST 上的無條件模型

• MNIST 上的條件模型

瑞士捲

作為第一個範例，生成式 DDPM 在 2D Swiss roll 分佈上進行訓練。為此，可以使用設定檔呼叫主訓練腳本，該檔案允許調整問題設定和模型定義：

 python scripts/main.py fit --config config/swissroll.yaml

訓練完成後，可以在此筆記本中測試和分析最終模型。

為了監控實驗，可以透過tensorboard --logdir run/swissroll/在本地運行 TensorBoard 伺服器。您可以在瀏覽器中預設在 localhost:6006 下存取它。作為一種替代方案，可以使用 MLfLow 來管理實驗。在這種情況下，可以使用適當的設定啟動訓練，並透過mlflow server --backend-store-uri file:./run/mlruns/設定來追蹤伺服器。然後可以在 localhost:5000 下存取它。