137.PyTorch从零实现DDPM｜模块化残差UNet+正弦时间嵌入实战

摘要

扩散模型是当前生成式AI领域最核心的技术之一，其理论基础源于非平衡热力学，通过逐步向数据添加噪声并学习逆向去噪过程，实现了高质量的图像、音频和分子结构生成。本文从零开始，以最严谨的数学逻辑推导扩散模型的完整流程，包含前向扩散过程、逆向去噪过程、变分下界推导、训练目标简化等核心环节。同时提供一份完整可运行的PyTorch代码，附带详细注释，帮助读者从理论到实践彻底掌握扩散模型。文章还总结了常见训练崩溃、采样速度慢、模式坍塌等问题的成因与解决方案，适合有一定深度学习基础但希望深入理解扩散模型细节的读者。

应用场景

扩散模型的应用已经渗透到多个领域：

• 图像生成：DALL-E 2、Stable Diffusion、Imagen等主流文生图模型均基于扩散架构，能够生成高分辨率、高保真度的图像。
• 音频合成：WaveGrad、DiffWave等模型利用扩散过程生成自然语音，在语音合成领域取得了优于GAN和自回归模型的效果。
• 分子生成：在药物发现中，扩散模型被用于生成符合特定化学性质的分子结构，如GeoDiff、EDM等。
• 视频生成：基于扩散的视频生成模型如Video Diffusion Model，能够生成连贯的视频序列。
• 图像修复与超分辨率：条件扩散模型在图像修复、去噪、超分辨率等逆问题中表现出色，无需对抗训练即可获得高质量结果。

核心原理

扩散模型的核心思想包含两个过程：前向扩散过程和逆向去噪过程。

前向扩散过程