图像生成图像扩散模型代码实现

### 图像生成扩散模型代码实现 #### 导入库文件 为了实现图像生成的扩散模型，通常会依赖于深度学习库如 PyTorch 或 TensorFlow。这里将以 PyTorch 为例展示基本框架。 ```python import torch from torch import nn, optim import torchvision.transforms as transforms from torchvision.datasets import MNIST from torch.utils.data import DataLoader ``` #### 定义超参数 设置必要的超参数对于训练过程至关重要。这包括但不限于批次大小、迭代次数以及初始噪声水平等。 ```python batch_size = 128 image_size = (1, 28, 28) # 对应MNIST数据集尺寸 num_timesteps = 1000 # 扩散步数 learning_rate = 1e-4 # 学习率 epochs = 5 # 训练轮次 device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' ``` #### 构建网络结构 定义用于前向传播和反向传播的核心神经网络架构。此部分可以根据具体需求调整复杂度。 ```python class UNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = ... # 这里省略具体的UNet细节 def forward(self, x, t): return self.model(x) model = UNet().to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.MSELoss() ``` #### 数据预处理与加载器配置 准备并标准化输入的数据流，以便有效地供给给训练循环。 ```python transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) dataset = MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) ``` #### 前向/后向算法设计 编写正向（加噪）和逆向（去噪）两个阶段的具体逻辑。这是整个扩散模型的关键所在[^4]。 ```python def q_sample(x_start, t, noise=None): """Forward process""" ... @torch.no_grad() def p_sample_loop(shape): """Reverse process""" ... ``` #### 开始训练流程 最后一步是启动实际的学习周期，在每一轮中更新权重直至收敛。 ```python for epoch in range(epochs): for images, _ in dataloader: optimizer.zero_grad() # Generate random timestep and add noise to original image t = torch.randint(0, num_timesteps, (len(images), ), device=device).long() noise = torch.randn_like(images) noisy_images = q_sample(x_start=images.to(device), t=t, noise=noise) predicted_noise = model(noisy_images, t.unsqueeze(-1)) loss = criterion(predicted_noise, noise.to(device)) loss.backward() optimizer.step() print('Training completed.') ``` 上述代码片段展示了基于PyTorch的一个简化版无条件图像生成扩散模型的搭建方式[^5]。值得注意的是，完整的项目可能还需要考虑更多因素，比如优化策略的选择、评估指标的设计等等。