Conditional Diffusion Model

Bedingungen-Diffusionsmodell

Code für die Implemetation eines auf CIFAR10 trainierten bedingten DDPM

Überblick

Dieser Code modifiziert ein grundlegendes Denosing-Diffusion-Probailistic-Modell (DDPM), um ein konditionales DDPM zu erstellen, das auf dem CIFAR-10-Datensatz trainiert wird, das synthetische Bilder aus einer Kombination verschiedener Eingangskategorienbezeichnungen erzeugen kann

Projektstruktur

1. CIFAR_DDPM.PY - Implementiert und zog das bedingte DDPM

2. Image_generator.py - Erzeugt generative Bilder gemäß den Eingabebedingungen mit geschulten Modell

Autor

Louis Chapo-Saunders