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3.1 章节概述

有时,只考虑一些事务最简单的情况反而会更有助于理解其工作原理。我们将在本章中进行尝试,从一个简单的扩散模型开始,了解不同部分的工作原理,然后再对比它们与更复杂的实现有何不同。 首先,我们将学习如下知识点:

  • 损坏过程(向数据添加噪声);
  • 什么是UNet模型,以及如何从零开始实现一个简单的UNet;
  • 扩散模型训练;
  • 采样理论。

然后,我们将对比我们的版本与使用diffusers库中DDPM实现的区别,知识点如下:

  • 对小型UNet模型的改进;
  • DDPM噪声计划;
  • 训练目标的差异;
  • timestep调节;
  • 采样方法。

值得注意的是,这里的大多数代码都是为了说明与讲解,我不建议直接将其用于自己的工作(除非你只是为了学习而尝试改进本章展示的示例)。