DDPM代码

DDPM（Diffusion Probabilistic Models）是一种用于生成模型的深度学习方法。以下是 DDPM 的 TensorFlow 2.0 实现代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

class GaussianDiffusion(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_filters, num_diffusion_timesteps):
        super(GaussianDiffusion, self).__init__()
        self.num_filters = num_filters
        self.num_diffusion_timesteps = num_diffusion_timesteps
        self.diffusion_step = 1 / (num_diffusion_timesteps - 1)
        
        self.net = tf.keras.Sequential([
            layers.Conv2D(num_filters, 3, padding='same', activation='relu'),
            layers.Conv2D(num_filters, 3, padding='same', activation='relu'),
            layers.Conv2D(num_filters, 3, padding='same', activation='relu'),
            layers.Conv2D(num_filters, 3, padding='same', activation='relu'),
            layers.Conv2D(num_filters, 3, padding='same', activation='relu'),
            layers.Conv2D(num_filters, 3, padding='same', activation=None),
        ])
        
    def call(self, x, t, noise=None):
        x = tf.cast(x, tf.float32)
        t = tf.cast(t, tf.float32)
        
        x_shape = tf.shape(x)
        batch_size = x_shape[0]
        height = x_shape[1]
        width = x_shape[2]
        
        if noise is None:
            noise = tf.random.normal([batch_size, height, width, 3])
            
        for i in range(self.num_diffusion_timesteps):
            scale = tf.math.sqrt(1 - self.diffusion_step * i)
            x_noisy = x + scale * noise
            net_in = tf.concat([x_noisy, t[:, tf.newaxis, tf.newaxis, tf.newaxis] * tf.ones_like(x_noisy)], axis=-1)
            noise = noise + self.net(net_in) * tf.math.sqrt(self.diffusion_step)
            
        return x_noisy

这段代码实现了一个名为 GaussianDiffusion 的 TensorFlow 2.0 模型，并且提供了一个 `call` 方法，可以用于生成模型。其中，`num_filters` 表示卷积层中的滤波器数量，`num_diffusion_timesteps` 表示扩散时间步数。模型输入 `x` 表示图像，`t` 表示时间步，`noise` 表示噪声。最终，该模型会返回一个经过扩散的图像。