Denoising Diffusion Probabilistic Models代码复现

### 关于Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) 的代码实现 #### DDPM简介 Denoising Diffusion Probabilistic Models是一种基于迭代去噪过程的概率生成模型。该类模型通过逐步向数据添加噪声来学习复杂的数据分布，再反向执行这一过程以从纯噪声中恢复原始样本。 #### 使用PyTorch的GitHub项目实例 一个优秀的开源项目实现了DDPM并提供了详细的文档和支持材料[^2]。此项目的源码不仅涵盖了基础版本还包含了多种改进方案，适合用于研究和开发目的。以下是该项目中的核心训练循环片段： ```python import torch from improved_diffusion import create, dist_util, logger from improved_diffusion.script_util import ( model_and_diffusion_defaults, create_model_and_diffusion, ) def main(): args = create_argparser().parse_args() logger.configure() logger.log("creating model and diffusion...") model, diffusion = create_model_and_diffusion( **args_to_dict(args, model_and_diffusion_defaults().keys()) ) model.to(dist_util.dev()) schedule_sampler = create_named_schedule_sampler(args.schedule_sampler, diffusion) logger.log("training...") TrainLoop( model=model, diffusion=diffusion, data=data_loader, batch_size=args.batch_size, microbatch=args.microbatch, lr=args.lr, ema_rate=args.ema_rate, log_interval=args.log_interval, save_interval=args.save_interval, resume_checkpoint=args.resume_checkpoint, use_fp16=args.use_fp16, fp16_scale_growth=args.fp16_scale_growth, schedule_sampler=schedule_sampler, weight_decay=args.weight_decay, lr_anneal_steps=args.lr_anneal_steps, ).run_loop() if __name__ == "__main__": main() ``` 上述代码展示了如何设置以及启动DDPM的训练流程，其中涉及到了创建模型、定义扩散过程参数配置等内容。 对于TensorFlow用户而言，虽然官方推荐资源多集中于PyTorch框架下，但仍可以通过转换现有PyTorch模型或将算法逻辑移植到TensorFlow环境中来进行实验。不过需要注意的是，在跨平台迁移过程中可能遇到API差异等问题，因此建议优先考虑原生支持较好的库进行尝试。 #### 完整教程链接 为了更深入理解DDPM的工作原理及其具体应用案例，可以参考一份详尽的技术博客文章[^1]。这篇文章除了提供理论解释外，还包括完整的Python脚本供读者实践操作。