D

Denoising Diffusion Implicit Models

由 keras-io 开发
基于U-Net架构的简化版扩散模型,用于图像去噪与生成的教学演示
下载量 77
发布时间 : 6/29/2022

模型简介

该模型采用U-Net架构实现去噪扩散过程,通过渐进式下采样与上采样处理图像,能够从高斯噪声迭代生成自然图像。主要用于生成式模型的入门教学。

模型特点

简化架构设计
相比标准DDPM模型移除了注意力层,仅保留卷积残差块,降低计算复杂度
正弦位置编码
对噪声分量方差采用正弦位置嵌入表示,有效捕捉时序信息
教学友好性
计算需求适中,代码结构清晰,适合扩散模型入门学习

模型能力

图像去噪
无条件图像生成
渐进式图像合成

使用案例

教育演示
扩散模型教学
展示扩散模型的基本工作原理和训练过程
生成64x64分辨率的花卉图像
创意生成
简单图像生成
从随机噪声生成花卉类图像
质量尚可的自然图像样本
AIbase
智启未来,您的人工智能解决方案智库
© 2025AIbase