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简单的描述是一个图先扩散为噪声而后
噪声扩散为另一个图
这样的思路类似如
当人类看到图之后
开始联想和脑补
不断的脑补
一步一步的
脑补出另一幅图
比如给定图的一部分
脑补出另一部分
与传统的扩散模型
不同的点在于
初始给定的是一个图 和随机的噪声的一部分
慢慢的加噪声逐渐的变为噪声
从噪声开始逐渐的加负噪声
最后变成另一个图
首先使用两个图分别和同一个噪声进行加噪声
再由噪声变为另一个图
产生数据集
而后使用
模型学习这个过程
具体如下是生成这样的数据的过程
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
def get
