Denoising Diffusion Implicit Models

🚀 tf-keras庫模型

本模型用於實現基於去噪擴散隱式模型（DDIM）的圖像生成，解決了在圖像生成領域中利用擴散模型進行無監督圖像生成的問題，為相關研究和應用提供了一個簡單且有效的示例。

🚀 快速開始

本模型源自 Keras代碼示例，用於實現 去噪擴散隱式模型（DDIM）。

✨ 主要特性

• 模型架構：該模型採用了輸入輸出維度相同的 U-Net 架構。它對輸入圖像進行逐步下采樣和上採樣，並在具有相同分辨率的層之間添加跳躍連接。此架構是 DDPM 架構的簡化版本，由卷積殘差塊組成，且不包含注意力層。
• 輸入處理：網絡接受兩個輸入，即噪聲圖像及其噪聲分量的方差，並使用 正弦嵌入 對其進行編碼。
• 用途與限制：該模型主要用於教育目的，作為去噪擴散生成模型的簡單示例。它對計算資源的要求不高，同時在自然圖像生成方面表現出合理的性能。

📦 安裝指南

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💻 使用示例

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📚 詳細文檔

訓練和評估數據

• 模型在 Oxford Flowers 102 數據集上進行訓練，該數據集是一個多樣化的自然數據集，包含約 8000 張花卉圖像。
• 由於官方劃分不平衡（大部分圖像包含在測試集中），因此為訓練模型創建了新的隨機劃分（80% 訓練集，20% 驗證集）。
• 預處理時使用了中心裁剪。

訓練過程

• 模型經過訓練以對噪聲圖像進行去噪，並可以通過迭代去噪純高斯噪聲來生成圖像。
• 更多詳細信息請查看 Keras 代碼示例 或配套的 代碼倉庫，其中包含額外的功能。

訓練超參數

模型結構圖

🔧 技術細節

文檔中關於技術細節的描述已在前面章節詳細說明，此處不再重複。

📄 許可證

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