diffusion model 图像生成代码

扩散模型是一种基于深度学习的生成模型，它通过逐步对噪声进行“去噪”过程来生成高质量图像。通常在代码中，Diffusion Model涉及以下几个关键步骤：

1. **初始化**：从随机噪声开始，这是生成图像的基础。
2. **向前传播**：将当前的图像状态通过一系列的迭代（通常是M步），使其逐渐接近真实数据分布。
3. **反向传播**：每次迭代会计算一小步的梯度更新，以便“扩散”的过程能慢慢退回到更清晰的图像状态。
4. **采样**：在达到预定的迭代次数后，从最终的“去噪”状态中采样，得到生成的图像。

使用Python库如PyTorch或TensorFlow，可以编写这样的代码示例如下：

import torch
from ddpm.model import UNetModel
from ddpm.sample import sample_loop

# 初始化模型
model = UNetModel(...)

# 设定超参数，比如采样次数、温度等
num_samples = 100
timesteps = ... # 迭代次数
sigma = ... # 温度参数

# 从噪声开始采样
sampled_image = sample_loop(model, timesteps, sigma, device="cuda")

# 显示或保存生成的图像
sampled_image = sampled_image.clamp(0., 1.)
torchvision.utils.save_image(sampled_image, 'generated_image.png')