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score_sde_pytorch:通过随机微分方程(ICLR 2021,口服)的基于分数的生成建模的PyTorch实施
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2021-05-04
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通过随机微分方程的基于分数的生成建模 此回购包含PyTorch实现,用于 作者:, , , , 和 我们提出了一个统一的框架,该框架通过随机微分方程(SDE)的角度概括和改进了基于分数的生成模型的先前工作。 特别是,我们可以使用SDE描述的连续时间随机过程将数据转换为简单的噪声分布。 如果我们知道每个中间时间步的边际分布得分,则可以将其转换为样本生成,可以通过得分匹配进行估算。 基本概念如下图所示: 我们的工作可以更好地理解现有方法,新的采样算法,精确似然计算,唯一可识别的编码,潜在代码操作,并为家庭带来新的条件生成能力(包括但不限于类条件生成,修复和着色)基于分数的生成模型。 综合起来,我们在CIFAR-10上无条件生成以及在高保真度生成1024px Celeba-HQ图像时获得的FID为2.20 ,初始得分为9.89 (以下示例)。 另外,我们在均匀反量化的CIFAR-1
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score_sde_pytorch-main.zip (81个子文件)
score_sde_pytorch-main
models
normalization.py 7KB
utils.py 6KB
layerspp.py 9KB
ncsnv2.py 16KB
up_or_down_sampling.py 9KB
__init__.py 608B
ncsnpp.py 13KB
ddpm.py 6KB
layers.py 22KB
ema.py 3KB
sde_lib.py 7KB
Score_SDE_demo_PyTorch.ipynb 3.8MB
sampling.py 17KB
main.py 2KB
utils.py 909B
debug.py 1KB
controllable_generation.py 8KB
assets
ffhq_1024.jpeg 139KB
ffhq_256.jpg 70KB
celebahq_256.jpg 72KB
bedroom.jpeg 76KB
church.jpeg 121KB
ffhq_samples.jpg 117KB
schematic.jpg 508KB
evaluation.py 5KB
datasets.py 7KB
losses.py 8KB
likelihood.py 5KB
configs
subvp
cifar10_ncsnpp_deep_continuous.py 2KB
cifar10_ddpm_continuous.py 1KB
cifar10_ddpmpp_deep_continuous.py 2KB
cifar10_ddpmpp_continuous.py 2KB
cifar10_ncsnpp_continuous.py 2KB
vp
cifar10_ncsnpp_deep_continuous.py 2KB
cifar10_ddpmpp.py 2KB
cifar10_ddpmpp_deep_continuous.py 2KB
cifar10_ncsnpp.py 2KB
cifar10_ddpmpp_continuous.py 2KB
cifar10_ncsnpp_continuous.py 2KB
ddpm
cifar10_continuous.py 1KB
church.py 2KB
cifar10_unconditional.py 1KB
cifar10.py 1KB
celebahq.py 2KB
bedroom.py 2KB
default_cifar10_configs.py 2KB
default_lsun_configs.py 2KB
ve
cifar10_ncsnpp_deep_continuous.py 2KB
ncsnv2
cifar10.py 2KB
celeba.py 2KB
bedroom.py 2KB
bedroom_ncsnpp_continuous.py 2KB
ffhq_256_ncsnpp_continuous.py 2KB
ncsn
celeba_1245.py 2KB
celeba_124.py 2KB
cifar10_124.py 2KB
cifar10_1245.py 2KB
cifar10.py 2KB
celeba.py 2KB
cifar10_5.py 2KB
celeba_5.py 2KB
church_ncsnpp_continuous.py 2KB
cifar10_ncsnpp.py 2KB
celebahq_ncsnpp_continuous.py 3KB
celebahq_256_ncsnpp_continuous.py 2KB
cifar10_ddpm.py 1KB
ffhq_ncsnpp_continuous.py 3KB
celeba_ncsnpp.py 2KB
cifar10_ncsnpp_continuous.py 2KB
default_celeba_configs.py 2KB
requirements.txt 194B
op
fused_bias_act_kernel.cu 3KB
upfirdn2d.py 6KB
fused_act.py 3KB
__init__.py 89B
upfirdn2d_kernel.cu 12KB
upfirdn2d.cpp 988B
fused_bias_act.cpp 846B
.gitignore 254B
run_lib.py 18KB
README.md 14KB
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