(源码)基于PyTorch的DDPM图像生成模型代码包.zip

简介：
本资源提供了一个基于PyTorch实现的DDPM（扩散模型）图像生成框架，适用于深度学习研究和实践者探索高质量图像合成技术。 # 基于PyTorch的DDPM图像生成模型 ## 项目简介 这是一个基于PyTorch框架实现的DDPM（去噪扩散概率模型）图像生成模型的项目，通过一系列文件和代码示例展示了如何使用该技术进行图像生成任务。 ## 主要特性和功能 1. 数据集处理：提供数据集加载、预处理及格式化服务，以支持训练过程。 2. 模型定义：构建了去噪扩散概率模型（DDPM）的架构，包括UNet网络设计。 3. 训练流程：涵盖损失函数计算、优化器选择和模型训练等环节的具体操作步骤。 4. 前向扩散模拟：演示噪声如何逐步添加至原始图像中以实现前向扩散过程的可视化。 5. 采样与生成：利用经过充分训练的模型执行采样任务，从而创造新的图像。 ## 安装使用 1. 环境准备：确保已安装PyTorch及其相关依赖库。可通过运行`pip install -r requirements.txt`来完成依赖项的安装。