《昇思25天学习打卡营第14天|onereal》

第14天学习内容如下:

Diffusion扩散模型

  本文基于Hugging Face:The 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 (DDPM),DDPM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:

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