diffusion逐行实现
时间: 2023-08-28 16:07:11 浏览: 45
引用\[1\]中提到了一个名为respace.py的文件中的一个类,该类继承自GaussianDiffusion,并覆盖了父类的一些函数。这个类实现了一个可以跳过基本扩散过程中的步骤的扩散过程。\[1\]
引用\[2\]中提到了DDPM和IDDPM的学习,以及本次学习的另一种重要的扩散模型。这个模型的采样速度比DDPM快很多,扩散过程不依赖于马尔科夫链。这个模型被称为Denoising diffusion implicit models,是在ICLR 2021上提出的。\[2\]
引用\[3\]中提到了DDPM和DDIM的比较。DDPM的加噪和去噪过程都基于马尔科夫链,导致步数较多。而DDIM的训练过程和DDPM相同,可以重用DDPM的权重和代码。只需要重新编写一个采样的代码,就可以享受到采样步数减少的好处。DDIM的采样过程是确定的。此外,引用\[3\]还提到了其他一些概率模型,如扩散模型和分数模型。采样过程可以是基于郎之万或对逆扩散过程进行建模。\[3\]
根据以上引用内容,diffusion逐行实现的具体细节没有被提及。但可以根据引用\[1\]中的信息推测,diffusion逐行实现可能涉及到对GaussianDiffusion类的函数进行覆盖和修改,以实现跳过基本扩散过程中的步骤。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [DDIM原理及代码(Denoising diffusion implicit models)](https://blog.csdn.net/weixin_43850253/article/details/128413786)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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