minDiffusion
1.0.0
该教育存储库的目标是使用Pytorch提供独立的，简约的扩散模型实现。
扩散模型的许多实现可能会有些压倒性。在这里， superminddpm ：在200行代码下，与Pytorch完全自我包含的DDPM实现是一个很好的起点，对于那些想要开始降级扩散模型的人而无需花费时间来详细信息。
简单地：
$ python superminddpm.py
上面的脚本是独立的。 （当然，您需要安装pytorch和torchvision。最新版本就足够了。我们不使用任何尖端功能。）
如果要使用更多重构代码，则运行CIFAR10数据集：
$ python train_cifar10.py
上述结果大约需要2个小时的单个GPU培训。产生了前8个图像，底部8是地面真相。
这是另一个例子，接受了100个时期的训练（大约1.5小时）
目前有：
戒酒
