diffusion model生成图像的代码

这是一个使用扩散模型（Diffusion model）生成图像的简单示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义扩散模型参数
D = 1.0  # 扩散系数
dt = 0.01  # 时间步长
dx = 0.1  # 空间步长
steps = 1000  # 时间步数

# 初始化图像
n = 100  # 图像大小
u = np.zeros((n, n))
u[n//2, n//2] = 1.0

# 执行扩散模型
for i in range(steps):
    # 计算二阶导数
    laplacian = (np.roll(u, 1, axis=0) + np.roll(u, -1, axis=0) +
                 np.roll(u, 1, axis=1) + np.roll(u, -1, axis=1) - 4*u) / (dx*dx)
    # 计算下一个时间步的值
    u += D*dt*laplacian

# 显示图像
plt.imshow(u, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

这段代码将在一个二维平面上生成一个初始中心点的高斯分布，并使用扩散模型在图像上生成出更加模糊的图像。可以根据需要调整扩散系数，时间步长和空间步长等参数。