Denoising Diffusion Implicit Models
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
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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問答系統 中文
R
uer
2,694
98