Denoising Diffusion Implicit Models

🚀 tf-keras库模型

本模型用于实现基于去噪扩散隐式模型（DDIM）的图像生成，解决了在图像生成领域中利用扩散模型进行无监督图像生成的问题，为相关研究和应用提供了一个简单且有效的示例。

🚀 快速开始

本模型源自 Keras代码示例，用于实现 去噪扩散隐式模型（DDIM）。

✨ 主要特性

• 模型架构：该模型采用了输入输出维度相同的 U-Net 架构。它对输入图像进行逐步下采样和上采样，并在具有相同分辨率的层之间添加跳跃连接。此架构是 DDPM 架构的简化版本，由卷积残差块组成，且不包含注意力层。
• 输入处理：网络接受两个输入，即噪声图像及其噪声分量的方差，并使用 正弦嵌入 对其进行编码。
• 用途与限制：该模型主要用于教育目的，作为去噪扩散生成模型的简单示例。它对计算资源的要求不高，同时在自然图像生成方面表现出合理的性能。

📦 安装指南

文档未提供安装步骤，故跳过该章节。

💻 使用示例

文档未提供代码示例，故跳过该章节。

📚 详细文档

训练和评估数据

• 模型在 Oxford Flowers 102 数据集上进行训练，该数据集是一个多样化的自然数据集，包含约 8000 张花卉图像。
• 由于官方划分不平衡（大部分图像包含在测试集中），因此为训练模型创建了新的随机划分（80% 训练集，20% 验证集）。
• 预处理时使用了中心裁剪。

训练过程

• 模型经过训练以对噪声图像进行去噪，并可以通过迭代去噪纯高斯噪声来生成图像。
• 更多详细信息请查看 Keras 代码示例 或配套的 代码仓库，其中包含额外的功能。

训练超参数

模型结构图

🔧 技术细节

文档中关于技术细节的描述已在前面章节详细说明，此处不再重复。

📄 许可证

文档未提供许可证信息，故跳过该章节。