PyTorch中从零开始的扩散模型

目录

• 引言
• 简介
• 傅里叶模型：一个新的生成深度学习模型
  • 傅里叶模型的原理
  • 傅里叶模型的应用领域
  • 傅里叶模型与其他生成模型的比较
• 构建基于傅里叶模型的简单扩散模型
  • 数据集介绍
  • 数据预处理
  • 扩散模型的结构
  • 扩散模型的前向传播过程
  • 扩散模型的反向传播过程
• 模型训练与结果展示
  • 模型训练的步骤
  • 模型训练的损失函数
  • 模型训练的示例结果
• 傅里叶模型的局限性与改进展望
  • 扩散模型的采样速度
  • 扩散模型的图像质量
  • 扩散模型的训练难度
  • 傅里叶模型的未来发展方向

引言

欢迎来到本教程，讲解如何在PyTorch中实现傅里叶模型的去噪扩散模型。在本教程中，我已经研究了一些关于这些模型的优秀教程，但到目前为止，它们只有很少的实践内容。因此，我创建了一个带有简单扩散模型实现的Collab笔记本，并在本视频中介绍了理论和实现方法。希望您会发现这个内容有用。

简介

傅里叶模型属于生成式深度学习领域，意味着我们希望通过学习数据分布来生成新的数据。目前已有许多可用于生成新数据的模型架构，例如生成对抗网络（GANs）和变分自动编码器（VAEs）。NVIDIA的博客中有这样一张图表，对此进行了很好的总结。VAEs和正规化流等模型已经证明可以快速生成多样的样本，但与GANs相比，质量通常较差。作为回顾，VAEs将输入压缩为潜在分布，然后从该分布中采样以恢复输入。通常，VAEs的训练相对较简单，但正如前面提到的，其输出可能模糊不清。而GANs则能够生成高质量的输出，但训练起来更加困难。这源于其对立的结构，可能会引发诸如梯度消失或模式崩溃等问题。当然，现今已有许多改进，但仍然不容易适应这样的模型。

幸运的是，扩散模型是一种相对新颖的生成式深度学习模型，它已显示出生成高质量且多样化的样本。扩散模型已经被广泛应用于现代深度学习架构中，最近在文本引导的图像生成领域取得了巨大成功，例如Delhi-2或Imogen。我相信您在媒体上也看到过这些应用。

扩散模型的工作原理是将输入逐渐损坏，直到只剩下噪声，然后使用神经网络从噪声中恢复输入。稍后的视频将详细介绍更多细节。

当然，扩散模型也有其缺点，例如采样速度较慢，因为其采用了顺序反向恢复的过程。但随着这些模型还处于初期阶段，未来可能会有许多改进。基于这一点的激励，让我们尝试自己构建一个简单的扩散模型。具体来说，我们将在图像数据集上拟合一个扩散模型。

这个模型的设计主要基于以下两篇论文：

• 左侧论文是来自伯克利大学的研究人员，是最早使用扩散模型进行图像生成的论文之一。研究人员展示了该模型的能力，并介绍了一些有趣的数学特性。
• 右侧的论文可以看作是对先前论文的延续，其中引入了一些改进措施，使图像质量更好。例如，他们使用了额外的归一化层、残差连接等。

在我的简单示例中，我不打算构建最新的最前沿架构，而只是想构建一个稳定的基础模型。最后，还想指出，本视频关注的是实现过程，而不是所有的理论细节。当然，在这里我会解释一切必要的内容，但如果您真的想深入了解，可能还需要查看一些收集在Github页面上的优秀资源。

以上是介绍部分的内容，接下来我将按照上面的目录一步步展开讲解。希望通过这个视频，您能对傅里叶模型的去噪扩散模型有一个初步的了解。

注：本文中的内容主要是针对中文读者，为了更好地传达信息，请您多多包涵。