Stable Diffusion模型代码实现

Stable Diffusion 模型代码实现
构建模型结构与参数
为了构建Stable Diffusion模型，使用PyTorch框架来定义网络架构及其初始化参数。此过程涉及创建类继承nn.Module并重写其构造函数以及前向传播方法[^1]。
import torch
from torch import nn, optim

class UNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(UNet, self).__init__()
# 定义编码器部分
...

# 定义解码器部分
...

def forward(self, x, timesteps):
"""
前向传递逻辑

参数:
x (Tensor): 输入张量.
timesteps (int): 时间步数.

返回:
Tensor: 输出预测值.
"""
...
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编写训练脚本
编写完整的训练流程需要准备几个模块：首先是获取数据集的方法；其次是实例化上述定义好的神经网络；最后设置损失计算方式及优化算法[^2]。
def get_data_loader(batch_size=64):
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size,
shuffle=True, num_workers=2)

return dataloader

model = UNet().to(device)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

for epoch in range(num_epochs):
running_loss = 0.0

for i, data in enumerate(dataloader, 0):
inputs, _ = data
noise = torch.randn_like(inputs).to(device)
ts = torch.randint(0, T, (batch_size,), device=device).long()

optimizer.zero_grad()
predicted_noise = model(noise, ts)
loss = criterion(predicted_noise, noise)
loss.backward()
optimizer.step()

running_loss += loss.item()
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理解扩散机制
基于Denoising Diffusion Probabilistic Models理论，在每一步迭代过程中逐步去除噪声直至恢复原始信号。这一系列操作构成了整个生成对抗网络的核心——即如何有效地从随机分布映射到目标样本空间[^3]。