diffusion UNet

Diffusion UNet是一种基于扩散模型的图像分割网络。它结合了UNet和扩散模型的优势，用于解决图像分割问题。下面是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class DiffusionUNet(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(DiffusionUNet, self).__init__()
        
        # Encoder
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        
        # Decoder
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, out_channels, kernel_size=3, padding=1),
            nn.Sigmoid()
        )
        
    def forward(self, x):
        # Encoder
        x1 = self.encoder(x)
        
        # Decoder
        x2 = self.decoder(x1)
        
        return x2

这是一个简化的Diffusion UNet网络结构，包含了一个编码器和一个解码器。编码器用于提取图像特征，解码器用于生成分割结果。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。