stablediffusion实现Mnist

### 使用 Stable Diffusion 实现 MNIST 数据集的图像生成 为了利用 Stable Diffusion 来处理 MNIST 数据集的任务，可以考虑构建一个简化版的扩散模型。由于 MNIST 图像尺寸较小 (28x28)，这有助于减少计算资源的需求。 #### 准备工作环境 首先确保安装必要的依赖包： ```bash pip install torch torchvision torchaudio diffusers transformers accelerate ``` 接着加载所需的数据集: ```python from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((28, 28)), transforms.ToTensor(), ]) mnist_trainset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(mnist_trainset, batch_size=64, shuffle=True) mnist_testset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(mnist_testset, batch_size=64, shuffle=False) ``` #### 构建简单的扩散过程 创建正向和反向扩散流程，这里采用线性的β调度方式作为例子[^3]: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn.functional as F class SimpleDiffusionProcess: def __init__(self, timesteps=1000): self.timesteps = timesteps beta_start = 0.0001 beta_end = 0.02 betas = np.linspace(beta_start, beta_end, timesteps, dtype=np.float64) alphas = 1 - betas alpha_bars = np.cumprod(alphas, axis=0) self.betas = torch.tensor(betas.astype(np.float32)) self.alphas = torch.tensor(alphas.astype(np.float32)) self.alpha_bars = torch.tensor(alpha_bars.astype(np.float32)) # ...其他方法... def q_sample(self, x_0, t, noise=None): if noise is None: noise = torch.randn_like(x_0) sqrt_alpha_bar = torch.sqrt(self.alpha_bars[t]) sqrt_one_minus_alpha_bar = torch.sqrt(1 - self.alpha_bars[t]) return sqrt_alpha_bar * x_0 + sqrt_one_minus_alpha_bar * noise ``` 此代码片段展示了如何初始化扩散参数以及执行前向传播操作 `q_sample` 方法用于给定时间步长 $t$ 向输入图片加入适量随机噪声. #### 定义去噪网络架构 考虑到MNIST手写数字的特点，可以选择较为轻量级的UNet变体作为预测器: ```python from unet import UNetModel # 假设已经有一个合适的Unet实现 model = UNetModel( image_size=28, in_channels=1, model_channels=64, out_channels=1, num_res_blocks=2, attention_resolutions=(7,), ).to(device) ``` 注意这里的配置是为了适应灰度图（单通道），并且适当降低了默认设置下的层数以加快训练速度. #### 训练循环设计 编写适合于当前任务特性的优化逻辑: ```python optimizer = Adam(model.parameters(), lr=1e-4) loss_fn = nn.MSELoss() for epoch in range(num_epochs): for step, (images, labels) in enumerate(train_loader): images = images.to(device) optimizer.zero_grad() t = torch.randint(0, T, (batch_size,), device=device).long() noise = torch.randn_like(images) noisy_images = diffusion.q_sample(x_0=images, t=t, noise=noise) predicted_noise = model(noisy_images, t) loss = loss_fn(predicted_noise, noise) loss.backward() optimizer.step() ``` 上述脚本描述了一个典型的迭代更新机制，在每一轮次内完成从原始样本到含噪版本转换的过程，并指导神经网路学会逆运算即由带干扰项重建清晰形态的能力[^2].