Denoising Diffusion GANs入门指南从论文到代码的完整实现路径【免费下载链接】denoising-diffusion-ganTackling the Generative Learning Trilemma with Denoising Diffusion GANs https://arxiv.org/abs/2112.07804项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/denoising-diffusion-ganDenoising Diffusion GANs是一种创新的生成模型它成功解决了生成学习三元困境将扩散模型的高质量、GAN的高效采样和多样性三者结合。本指南将带你从理论到实践全面了解这一2022年ICLR Spotlight论文提出的技术并通过官方开源代码实现自己的图像生成项目。 什么是Denoising Diffusion GANs传统的生成去噪扩散模型通常假设去噪分布可以用高斯分布建模这种假设只适用于小的去噪步骤导致合成过程需要数千步。而Denoising Diffusion GANs简称DDGAN使用多模态和复杂的条件GAN来表示去噪模型使我们能够在最少两步内高效生成数据。上图展示了DDGAN的核心创新绿色箭头部分展示了使用多模态条件GAN的去噪过程相比传统的单模态高斯分布去噪过程粉色箭头能够从纯噪声快速生成清晰图像。 环境准备与依赖安装在开始实现之前需要准备以下开发环境基础依赖项DDGAN的核心依赖包括PyTorch 1.8.0torchvision 0.9.0数据处理库pillow、lmdb、scipy可视化工具matplotlib、tensorboard、tensorboardX其他工具ninja完整依赖列表可查看项目根目录下的requirements.txt文件。安装步骤克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/de/denoising-diffusion-gan cd denoising-diffusion-gan安装依赖包pip install -r requirements.txt 数据集准备DDGAN在多个数据集上进行了训练包括CIFAR10、LSUN Church Outdoor 256和CelebA HQ 256。对于大型数据集为提高I/O效率建议将数据存储为LMDB格式。数据集准备脚本位于datasets_prep/目录下包含lmdb_datasets.pyLMDB数据集处理lsun.pyLSUN数据集处理stackmnist_data.pyMNIST数据集处理 训练DDGAN模型根据不同的数据集项目提供了针对性的训练命令。以下是官方推荐的训练配置CIFAR-10数据集训练使用4个32GB V100 GPU训练CIFAR-10python3 train_ddgan.py --dataset cifar10 --exp ddgan_cifar10_exp1 --num_channels 3 --num_channels_dae 128 --num_timesteps 4 \ --num_res_blocks 2 --batch_size 64 --num_epoch 1800 --ngf 64 --nz 100 --z_emb_dim 256 --n_mlp 4 --embedding_type positional \ --use_ema --ema_decay 0.9999 --r1_gamma 0.02 --lr_d 1.25e-4 --lr_g 1.6e-4 --lazy_reg 15 --num_process_per_node 4 \ --ch_mult 1 2 2 2 --save_contentCelebA HQ 256数据集训练使用8个32GB V100 GPU训练CelebA HQ 256python3 train_ddgan.py --dataset celeba_256 --image_size 256 --exp ddgan_celebahq_exp1 --num_channels 3 --num_channels_dae 64 --ch_mult 1 1 2 2 4 4 --num_timesteps 2 \ --num_res_blocks 2 --batch_size 4 --num_epoch 800 --ngf 64 --embedding_type positional --use_ema --r1_gamma 2. \ --z_emb_dim 256 --lr_d 1e-4 --lr_g 2e-4 --lazy_reg 10 --num_process_per_node 8 --save_contentLSUN Church Outdoor 256数据集训练使用8个32GB V100 GPU训练LSUN Church Outdoor 256python3 train_ddgan.py --dataset lsun --image_size 256 --exp ddgan_lsun_exp1 --num_channels 3 --num_channels_dae 64 --ch_mult 1 1 2 2 4 4 --num_timesteps 4 \ --num_res_blocks 2 --batch_size 8 --num_epoch 500 --ngf 64 --embedding_type positional --use_ema --ema_decay 0.999 --r1_gamma 1. \ --z_emb_dim 256 --lr_d 1e-4 --lr_g 1.6e-4 --lazy_reg 10 --num_process_per_node 8 --save_content 使用预训练模型项目提供了CIFAR-10和CelebA HQ 256的预训练检查点。使用时需指定--epoch_id参数CIFAR-10使用--epoch_id 1200CelebA HQ 256使用--epoch_id 550。 模型评估训练完成后可以使用test_ddgan.py生成样本并评估模型性能。生成样本CIFAR-10样本生成python3 test_ddgan.py --dataset cifar10 --exp ddgan_cifar10_exp1 --num_channels 3 --num_channels_dae 128 --num_timesteps 4 \ --num_res_blocks 2 --nz 100 --z_emb_dim 256 --n_mlp 4 --ch_mult 1 2 2 2 --epoch_id $EPOCH计算FID分数要计算FID分数在采样命令中添加--compute_fid和--real_img_dir参数python3 test_ddgan.py --dataset cifar10 --exp ddgan_cifar10_exp1 --num_channels 3 --num_channels_dae 128 --num_timesteps 4 \ --num_res_blocks 2 --nz 100 --z_emb_dim 256 --n_mlp 4 --ch_mult 1 2 2 2 --epoch_id $EPOCH --compute_fid --real_img_dir /path/to/real/imagesFID计算代码位于pytorch_fid/fid_score.py。计算Inception Score保存样本为[0, 255]范围内的numpy数组后运行python ./pytorch_fid/inception_score.py --sample_dir /path/to/sampled_images 模型架构解析DDGAN的核心模型代码位于score_sde/models/目录主要包括discriminator.py判别器实现ncsnpp_generator_adagn.py生成器实现layers.py和layerspp.py网络层定义up_or_down_sampling.py采样操作模型使用了EMA指数移动平均技术实现代码在EMA.py中。 论文引用如果使用本项目的代码请引用原论文inproceedings{ xiao2022tackling, title{Tackling the Generative Learning Trilemma with Denoising Diffusion GANs}, author{Zhisheng Xiao and Karsten Kreis and Arash Vahdat}, booktitle{International Conference on Learning Representations}, year{2022} } 总结Denoising Diffusion GANs通过创新地将扩散模型与GAN结合在图像生成质量、采样效率和多样性之间取得了平衡。本指南介绍了从环境搭建、数据准备到模型训练和评估的完整流程帮助你快速上手这一先进的生成模型技术。无论是学术研究还是实际应用DDGAN都为高质量图像生成提供了一种高效解决方案。通过调整train_ddgan.py中的参数你可以尝试在不同数据集上训练模型探索DDGAN的更多可能性。祝你的生成模型之旅顺利【免费下载链接】denoising-diffusion-ganTackling the Generative Learning Trilemma with Denoising Diffusion GANs https://arxiv.org/abs/2112.07804项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/denoising-diffusion-gan创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
Denoising Diffusion GANs入门指南：从论文到代码的完整实现路径
Denoising Diffusion GANs入门指南从论文到代码的完整实现路径【免费下载链接】denoising-diffusion-ganTackling the Generative Learning Trilemma with Denoising Diffusion GANs https://arxiv.org/abs/2112.07804项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/denoising-diffusion-ganDenoising Diffusion GANs是一种创新的生成模型它成功解决了生成学习三元困境将扩散模型的高质量、GAN的高效采样和多样性三者结合。本指南将带你从理论到实践全面了解这一2022年ICLR Spotlight论文提出的技术并通过官方开源代码实现自己的图像生成项目。 什么是Denoising Diffusion GANs传统的生成去噪扩散模型通常假设去噪分布可以用高斯分布建模这种假设只适用于小的去噪步骤导致合成过程需要数千步。而Denoising Diffusion GANs简称DDGAN使用多模态和复杂的条件GAN来表示去噪模型使我们能够在最少两步内高效生成数据。上图展示了DDGAN的核心创新绿色箭头部分展示了使用多模态条件GAN的去噪过程相比传统的单模态高斯分布去噪过程粉色箭头能够从纯噪声快速生成清晰图像。 环境准备与依赖安装在开始实现之前需要准备以下开发环境基础依赖项DDGAN的核心依赖包括PyTorch 1.8.0torchvision 0.9.0数据处理库pillow、lmdb、scipy可视化工具matplotlib、tensorboard、tensorboardX其他工具ninja完整依赖列表可查看项目根目录下的requirements.txt文件。安装步骤克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/de/denoising-diffusion-gan cd denoising-diffusion-gan安装依赖包pip install -r requirements.txt 数据集准备DDGAN在多个数据集上进行了训练包括CIFAR10、LSUN Church Outdoor 256和CelebA HQ 256。对于大型数据集为提高I/O效率建议将数据存储为LMDB格式。数据集准备脚本位于datasets_prep/目录下包含lmdb_datasets.pyLMDB数据集处理lsun.pyLSUN数据集处理stackmnist_data.pyMNIST数据集处理 训练DDGAN模型根据不同的数据集项目提供了针对性的训练命令。以下是官方推荐的训练配置CIFAR-10数据集训练使用4个32GB V100 GPU训练CIFAR-10python3 train_ddgan.py --dataset cifar10 --exp ddgan_cifar10_exp1 --num_channels 3 --num_channels_dae 128 --num_timesteps 4 \ --num_res_blocks 2 --batch_size 64 --num_epoch 1800 --ngf 64 --nz 100 --z_emb_dim 256 --n_mlp 4 --embedding_type positional \ --use_ema --ema_decay 0.9999 --r1_gamma 0.02 --lr_d 1.25e-4 --lr_g 1.6e-4 --lazy_reg 15 --num_process_per_node 4 \ --ch_mult 1 2 2 2 --save_contentCelebA HQ 256数据集训练使用8个32GB V100 GPU训练CelebA HQ 256python3 train_ddgan.py --dataset celeba_256 --image_size 256 --exp ddgan_celebahq_exp1 --num_channels 3 --num_channels_dae 64 --ch_mult 1 1 2 2 4 4 --num_timesteps 2 \ --num_res_blocks 2 --batch_size 4 --num_epoch 800 --ngf 64 --embedding_type positional --use_ema --r1_gamma 2. \ --z_emb_dim 256 --lr_d 1e-4 --lr_g 2e-4 --lazy_reg 10 --num_process_per_node 8 --save_contentLSUN Church Outdoor 256数据集训练使用8个32GB V100 GPU训练LSUN Church Outdoor 256python3 train_ddgan.py --dataset lsun --image_size 256 --exp ddgan_lsun_exp1 --num_channels 3 --num_channels_dae 64 --ch_mult 1 1 2 2 4 4 --num_timesteps 4 \ --num_res_blocks 2 --batch_size 8 --num_epoch 500 --ngf 64 --embedding_type positional --use_ema --ema_decay 0.999 --r1_gamma 1. \ --z_emb_dim 256 --lr_d 1e-4 --lr_g 1.6e-4 --lazy_reg 10 --num_process_per_node 8 --save_content 使用预训练模型项目提供了CIFAR-10和CelebA HQ 256的预训练检查点。使用时需指定--epoch_id参数CIFAR-10使用--epoch_id 1200CelebA HQ 256使用--epoch_id 550。 模型评估训练完成后可以使用test_ddgan.py生成样本并评估模型性能。生成样本CIFAR-10样本生成python3 test_ddgan.py --dataset cifar10 --exp ddgan_cifar10_exp1 --num_channels 3 --num_channels_dae 128 --num_timesteps 4 \ --num_res_blocks 2 --nz 100 --z_emb_dim 256 --n_mlp 4 --ch_mult 1 2 2 2 --epoch_id $EPOCH计算FID分数要计算FID分数在采样命令中添加--compute_fid和--real_img_dir参数python3 test_ddgan.py --dataset cifar10 --exp ddgan_cifar10_exp1 --num_channels 3 --num_channels_dae 128 --num_timesteps 4 \ --num_res_blocks 2 --nz 100 --z_emb_dim 256 --n_mlp 4 --ch_mult 1 2 2 2 --epoch_id $EPOCH --compute_fid --real_img_dir /path/to/real/imagesFID计算代码位于pytorch_fid/fid_score.py。计算Inception Score保存样本为[0, 255]范围内的numpy数组后运行python ./pytorch_fid/inception_score.py --sample_dir /path/to/sampled_images 模型架构解析DDGAN的核心模型代码位于score_sde/models/目录主要包括discriminator.py判别器实现ncsnpp_generator_adagn.py生成器实现layers.py和layerspp.py网络层定义up_or_down_sampling.py采样操作模型使用了EMA指数移动平均技术实现代码在EMA.py中。 论文引用如果使用本项目的代码请引用原论文inproceedings{ xiao2022tackling, title{Tackling the Generative Learning Trilemma with Denoising Diffusion GANs}, author{Zhisheng Xiao and Karsten Kreis and Arash Vahdat}, booktitle{International Conference on Learning Representations}, year{2022} } 总结Denoising Diffusion GANs通过创新地将扩散模型与GAN结合在图像生成质量、采样效率和多样性之间取得了平衡。本指南介绍了从环境搭建、数据准备到模型训练和评估的完整流程帮助你快速上手这一先进的生成模型技术。无论是学术研究还是实际应用DDGAN都为高质量图像生成提供了一种高效解决方案。通过调整train_ddgan.py中的参数你可以尝试在不同数据集上训练模型探索DDGAN的更多可能性。祝你的生成模型之旅顺利【免费下载链接】denoising-diffusion-ganTackling the Generative Learning Trilemma with Denoising Diffusion GANs https://arxiv.org/abs/2112.07804项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/denoising-diffusion-gan创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
