列举代码

以下是一个使用DDPM模型实现美妆迁移的Python代码示例：

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms
from PIL import Image

# 定义DDPM模型
class DiffusionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels, output_channels, num_filters):
        super(DiffusionModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(input_channels, num_filters, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(num_filters, num_filters, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(num_filters, num_filters, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv4 = nn.Conv2d(num_filters, output_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.conv4(x)
        return x

# 加载数据
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor()
])
image = Image.open("input.jpg").convert("RGB")
x = transform(image).unsqueeze(0)

# 初始化DDPM模型
model = DiffusionModel(input_channels=3, output_channels=3, num_filters=64)

# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()

# 训练模型
for i in range(1000):
    optimizer.zero_grad()
    y = model(x)
    loss = criterion(y, x)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if i % 100 == 0:
        print("Epoch: {}, Loss: {}".format(i, loss.item()))

# 使用训练好的模型进行美妆迁移
output = model(x)
output_image = transforms.ToPILImage()(output.squeeze(0).detach().cpu())
output_image.save("output.jpg")

这个示例代码中，我们首先定义了一个DDPM模型，并使用优化器和损失函数来训练模型。然后，我们使用训练好的模型对输入图像进行美妆迁移，并将结果保存为输出图像。需要注意的是，这个代码示例只是一个简单的示例，实际的美妆迁移应该考虑更多的因素，例如光照、肤色等。