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去噪扩散概率模型 (DDPM)

这是论文《去噪扩散概率模型》的 PyTorc h 实现/教程。

简而言之，我们从数据中获取图像并逐步添加噪点。然后我们训练一个模型来预测每一步的噪声，然后使用该模型生成图像。

这是预测噪声和训练代码的 unET 模型。该文件可以根据训练后的模型生成样本和插值。