请给我一个用于图像超分辨率重建的DDPM代码，使用pytorch实现

DDPM 并不是专门用于图像超分辨率重建的模型，但可以用于图像重建任务。以下是一个使用 PyTorch 实现的基于 DDPM 的图像超分辨率重建示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class GaussianDiffusion(nn.Module):
    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 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, num_filters, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(num_filters, num_filters, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(num_filters, num_filters, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(num_filters, num_filters, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(num_filters, num_filters, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(num_filters, 3, 3, padding=1)
        )
        
    def forward(self, x, t, noise=None):
        x_shape = x.shape
        batch_size = x_shape[0]
        height = x_shape[2]
        width = x_shape[3]
        
        if noise is None:
            noise = torch.randn(batch_size, 3, height, width)
            
        for i in range(self.num_diffusion_timesteps):
            scale = torch.sqrt(1 - self.diffusion_step * i)
            x_noisy = x + scale * noise
            net_in = torch.cat([x_noisy, t[:, None, None, None].repeat(1, 3, height, width)], dim=1)
            noise = noise + self.net(net_in) * torch.sqrt(self.diffusion_step)
            
        return x_noisy

这段代码实现了一个名为 GaussianDiffusion 的 PyTorch 模型，并且提供了一个 `forward` 方法，可以用于图像超分辨率重建。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` 表示低分辨率图像，`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高分辨率图像。你可以将该模型与超分辨率数据集一起使用，进行训练和测试。