图像生成图像扩散模型代码实现
时间: 2025-01-23 08:07:25 浏览: 74
### 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。
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