【Datawhale】扩散模型学习笔记 第一次打卡

文章目录

• 扩散模型学习笔记
• • [1. 扩散模型库Diffusers](#1. 扩散模型库Diffusers)
  • • [1.1 安装](#1.1 安装)
    • [1.2 使用](#1.2 使用)
  • [2. 从零开始搭建扩散模型](#2. 从零开始搭建扩散模型)
  • • [2.1 数据准备](#2.1 数据准备)
    • [2.2 损坏过程](#2.2 损坏过程)
    • [2.3 模型构建](#2.3 模型构建)
    • [2.4 模型训练](#2.4 模型训练)
    • [2.5 采样](#2.5 采样)
  • [3. webui](#3. webui)

扩散模型学习笔记

1. 扩散模型库Diffusers

1.1 安装

由于diffusers库更新较快，所以建议时常upgrade。

# pip
pip install --upgrade diffusers[torch]
# conda
conda install -c conda-forge diffusers

1.2 使用

from diffusers import DiffusionPipeline

generator = DiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", use_safetensors=True)
generator.to("cuda")
image = generator("An image of a squirrel in Picasso style").images[0]
image.save("image_of_squirrel_painting.png")

2. 从零开始搭建扩散模型

2.1 数据准备

在这个示例中，我们将使用经典的MNIST数据集作为示范。MNIST数据集包含28x28像素的手写数字图像，每个像素值的范围从0到1。

2.2 损坏过程

我们希望能够控制输入数据的损坏程度，因此引入了一个参数 amount，该参数控制了噪声的程度。你可以使用以下方法来添加噪声：

noise = torch.rand_like(x)
noisy_x = (1 - amount) * x + amount * noise

如果 amount 为0，则输入数据保持不变。如果 amount 为1，输入数据将变为纯粹的噪声。通过混合输入数据和噪声，我们可以确保输出数据的范围仍在0到1之间。

2.3 模型构建

我们将使用UNet模型来处理噪声图像。UNet是一种用于图像分割的常见架构，由压缩路径和扩展路径组成。在这个示范中，我们将构建一个简化版本的UNet，它接收单通道图像，并通过卷积层在下行路径（down_layers）和上行路径（up_layers）之间具有残差连接。我们将使用最大池化进行下采样和 nn.Upsample 进行上采样。

2.4 模型训练

在模型训练过程中，模型的任务是将损坏的输入 noisy_x 转换为对原始图像 x 的最佳估计。我们使用均方误差（MSE）来比较模型的预测与真实值，然后使用反向传播算法来更新模型的参数。

2.5 采样

如果模型在高噪声水平下的预测不够理想，可以进行采样以生成更好的图像。你可以从完全随机的噪声图像开始，然后逐渐接近模型的预测。这意味着你可以检查模型的预测结果，然后只向预测的方向移动一小步，比如向预测值移动20%。这将生成一个具有较少噪声的图像，其中可能包含一些关于输入数据的结构提示。将这个新图像输入模型，希望得到比第一个预测更好的结果。这个过程可以迭代多次，以逐渐减小噪声并生成更好的图像。

这是一个简化的扩散模型搭建和训练的概述。你可以根据具体的问题和数据进行修改和优化，以获得更好的结果。希望这些步骤能帮助你理解如何搭建扩散模型并训练它。

from diffusers import DDPMScheduler, UNet2DModel
from PIL import Image
import torch
import numpy as np

scheduler = DDPMScheduler.from_pretrained("google/ddpm-cat-256")
model = UNet2DModel.from_pretrained("google/ddpm-cat-256").to("cuda")
scheduler.set_timesteps(50)

sample_size = model.config.sample_size
noise = torch.randn((1, 3, sample_size, sample_size)).to("cuda")
input = noise

for t in scheduler.timesteps:
    with torch.no_grad():
        noisy_residual = model(input, t).sample
        prev_noisy_sample = scheduler.step(noisy_residual, t, input).prev_sample
        input = prev_noisy_sample

image = (input / 2 + 0.5).clamp(0, 1)
image = image.cpu().permute(0, 2, 3, 1).numpy()[0]
image = Image.fromarray((image * 255).round().astype("uint8"))
image

3. webui

参考我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/qq_44824148/article/details/130389357