扩散模型：从噪声中重建艺术——图片生成的革命性技术

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@小白创作中心

扩散模型：从噪声中重建艺术——图片生成的革命性技术

引用

CSDN

https://m.blog.csdn.net/m0_65481401/article/details/144927135

扩散模型（Diffusion Model）是近年来人工智能领域的一个突破性技术，它通过模拟物理中的扩散过程，从随机噪声中逐步生成清晰且细节丰富的图像。本文将带你深入了解扩散模型的工作原理、研究背景和实际应用，通过一个具体的图片生成案例，展示这项革命性技术的魅力。

引言

想象一下，从一片随机的噪声中，逐步生成一幅清晰且细节丰富的图像。这不是魔术，而是近年来人工智能领域的一个突破性技术——扩散模型（Diffusion Model）。扩散模型以其独特的生成方式和卓越的生成质量，正在改变我们对生成模型的认知。本文将以一个具体的图片生成案例为例，带你深入了解扩散模型的工作原理、研究背景和实际应用。

扩散模型的研究背景和意义

在生成模型的发展历程中，生成对抗网络（GAN）曾一度占据主导地位。然而，GAN 存在诸如模式崩塌、不稳定性等问题，限制了其在高质量图像生成中的表现。而扩散模型的出现，为生成模型带来了新的可能。

扩散模型的灵感来源于物理中的扩散过程：数据逐步被噪声污染，而模型的任务是通过逆扩散过程将噪声还原为清晰的图像。这种逐步去噪的方式，不仅提高了生成的稳定性，还使得模型在生成细节上表现得更加出色。

扩散模型的意义在于：

高质量生成：生成的图像细节丰富，质量媲美甚至超越 GAN。
训练稳定性：避免了 GAN 中的对抗训练问题。
广泛应用：从图像生成到修复、超分辨率、风格迁移等，扩散模型几乎无所不能。

研究现状

扩散模型最早由 Sohl-Dickstein et al. 在 2015 年提出，但直到 2020 年，Ho et al. 提出的 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) 才使其成为主流。此后，扩散模型的研究迅速发展，出现了许多改进版本和应用：

DDPM (2020)：提出了去噪扩散概率模型，奠定了扩散模型的基础。
Improved DDPM (2021)：改进了采样效率，使生成速度显著提升。
Score-based Generative Models (2021)：通过分数匹配（score matching）理解扩散过程，提出了统一的理论框架。
Latent Diffusion Models (LDM, 2022)：结合潜在空间的扩散模型，大幅降低了计算成本。
Stable Diffusion (2022)：基于 LDM 的文本到图像生成模型，成为当前最流行的扩散模型之一。

扩散模型在图片生成中的工作原理

扩散模型的核心过程可以分为两个阶段：正向扩散（Forward Diffusion）和逆向生成（Reverse Generation）。

1.正向扩散

在正向扩散过程中，模型从真实图像开始，逐步添加噪声，最终将图像转换为纯噪声。这个过程可以用以下公式表示：

其中，βt 是一个预定义的噪声调度参数，控制每一步添加的噪声量。

2.逆向生成

逆向生成是正向扩散的逆过程。模型从纯噪声开始，逐步去噪，最终生成一幅清晰的图像。逆向过程的核心是学习一个条件概率分布：

其中，μθ 和 Σθ 是通过神经网络学习得到的参数。

3.训练目标

扩散模型的训练目标是最小化去噪误差，即预测噪声的误差：

其中，ϵ是正向扩散过程中添加的噪声，ϵθ是模型预测的噪声。

一个具体的图片生成案例

我们以 CIFAR-10 数据集上的图片生成为例，展示扩散模型如何从随机噪声中生成清晰的图片。

数据集准备

CIFAR-10 是一个包含 10 类彩色图片的小型数据集，每张图片的分辨率为 32x32。我们将使用这个数据集来训练扩散模型。

扩散过程的实现

以下是扩散模型的核心实现代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets, transforms
from torchvision.utils import save_image
import os

# 参数设置
image_size = 32
channels = 3
timesteps = 1000  # 扩散过程的时间步数
beta_start = 1e-4
beta_end = 0.02
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 生成噪声调度表
def linear_beta_schedule(timesteps):
    return torch.linspace(beta_start, beta_end, timesteps)

betas = linear_beta_schedule(timesteps).to(device)
alphas = 1.0 - betas
alphas_cumprod = torch.cumprod(alphas, axis=0)

# 正向扩散过程
def forward_diffusion_sample(x0, t, noise=None):
    if noise is None:
        noise = torch.randn_like(x0)
    sqrt_alpha_cumprod = torch.sqrt(alphas_cumprod[t])[:, None, None, None]
    sqrt_one_minus_alpha_cumprod = torch.sqrt(1 - alphas_cumprod[t])[:, None, None, None]
    return sqrt_alpha_cumprod * x0 + sqrt_one_minus_alpha_cumprod * noise, noise

# UNet 去噪网络
class UNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(UNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(channels, 64, 3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, channels, 3, padding=1)

    def forward(self, x, t):
        t_embedding = torch.sin(t).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
        x = x + t_embedding
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = self.conv3(x)
        return x

# 模型初始化
model = UNet().to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)

# 数据集加载
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 训练过程
def train(model, dataloader, optimizer, timesteps):
    model.train()
    for epoch in range(10):  # 训练 10 个 Epoch
        for x0, _ in dataloader:
            x0 = x0.to(device)
            t = torch.randint(0, timesteps, (x0.size(0),), device=device).long()
            x_t, noise = forward_diffusion_sample(x0, t)
            noise_pred = model(x_t, t)
            loss = F.mse_loss(noise_pred, noise)
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()
        print(f"Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.item()}")

# 开始训练
train(model, dataloader, optimizer, timesteps)

# 生成图片
def sample(model, n_samples):
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        x = torch.randn((n_samples, channels, image_size, image_size), device=device)
        for t in reversed(range(timesteps)):
            t_batch = torch.full((n_samples,), t, device=device, dtype=torch.long)
            predicted_noise = model(x, t_batch)
            beta_t = betas[t]
            alpha_t = alphas[t]
            alpha_cumprod_t = alphas_cumprod[t]
            x = (x - beta_t / torch.sqrt(1 - alpha_cumprod_t) * predicted_noise) / torch.sqrt(alpha_t)
        return x

# 生成并保存图片
generated_images = sample(model, n_samples=16)
save_image(generated_images, "generated_images.png", nrow=4)