# 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)。 | |