扩散模型代码实战：无条件图像生成扩散模型

Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战

前言：无条件生成模型是最经典的扩散模型生成任务，是指模型经过训练后，生成与其训练数据分布相似的图像。由于不需要复杂的条件控制，非常适合刚入门的读者学习扩散模型的本质知识。这篇博客以代码为主，以原理为基石，深入讲解如何训练和推理无条件图像生成扩散模型。

目录

无条件图像生成模型的原理

应用场景

艺术表达

数据增强

虚拟现实

医学成像

工业设计

环境安装

环境配置

训练参数设置

训练脚本

无条件图像生成模型的原理

无条件图像生成是在没有任何特定输入的情况下生成新图像的任务。这样做的主要目标是创建新颖的、原创的图像，而不是基于现有的图像。这可以用于各种应用