Conditional Diffusion Model

Modelo de difusión condicional

Código para implementar un DDPM condicional entrenado en CIFAR10

Descripción general

Este código modifica un modelo básico de probabilidad de difusión que desacumina (DDPM) para crear un DDPM condicional entrenado en el conjunto de datos CIFAR-10 que puede generar imágenes sintéticas a partir de una combinación de diferentes etiquetas de categorías de entrada

Estructura de proyectos

1. cifar_ddpm.py - implementa y entrena DDPM condicional

2. image_generator.py: produce imágenes generativas según las condiciones de entrada utilizando el modelo entrenado

Autor

Louis Chapo-Saunders