使用Pytorch中从头实现去噪扩散概率模型（DDPM）

扩散模型通常是一种生成式深度学习模型，它通过学习去噪过程来创建数据。扩散模型有许多变体，其中最流行的是条件文本模型，能够根据提示生成特定的图像。某些扩散模型（如Control-Net）甚至能将图像与某些艺术风格融合。

在本文中，我们将构建基础的无条件扩散模型，即去噪扩散概率模型（DDPM）。从探究算法的直观工作原理开始，然后在PyTorch中从头构建它。本文主要关注算法背后的思想和具体实现细节。

 

https://avoid.overfit.cn/post/53229f5a14bc451c82130886181bb906