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Denoising Diffusion Implicit Models

由keras-io開發
基於U-Net架構的簡化版擴散模型,用於圖像去噪與生成的教學演示
下載量 77
發布時間 : 6/29/2022

模型概述

該模型採用U-Net架構實現去噪擴散過程,通過漸進式下采樣與上採樣處理圖像,能夠從高斯噪聲迭代生成自然圖像。主要用於生成式模型的入門教學。

模型特點

簡化架構設計
相比標準DDPM模型移除了注意力層,僅保留卷積殘差塊,降低計算複雜度
正弦位置編碼
對噪聲分量方差採用正弦位置嵌入表示,有效捕捉時序信息
教學友好性
計算需求適中,代碼結構清晰,適合擴散模型入門學習

模型能力

圖像去噪
無條件圖像生成
漸進式圖像合成

使用案例

教育演示
擴散模型教學
展示擴散模型的基本工作原理和訓練過程
生成64x64分辨率的花卉圖像
創意生成
簡單圖像生成
從隨機噪聲生成花卉類圖像
質量尚可的自然圖像樣本
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