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Diffusion扩散模型 本文基于Hugging FaceThe Annotated Diffusion Model一文翻译迁移而来同时参考了由浅入深了解Diffusion Model一文。 本教程在Jupyter Notebook上成功运行。如您下载本文档为Python文件执行Python文件时请确保执行环境安装了GUI界面。 关于扩散模型Diffusion Models有很多种理解本文的介绍是基于denoising diffusion probabilistic model DDPMDDPM已经在无条件图像/音频/视频生成领域取得了较多显著的成果现有的比较受欢迎的的例子包括由OpenAI主导的GLIDE和DALL-E 2、由海德堡大学主导的潜在扩散和由Google Brain主导的图像生成。
实际上生成模型的扩散概念已经在Sohl-Dickstein et al., 2015中介绍过。然而直到Song et al., 2019斯坦福大学和Ho et al., 2020在Google Brain才各自独立地改进了这种方法。
本文是在Phil Wang基于PyTorch框架的复现的基础上而它本身又是基于TensorFlow实现迁移到MindSpore AI框架上实现的。 训练结果如下
