【源码】基于Jittor框架的风景图片生成模型

项目简介

本项目是基于Jittor框架的深度学习模型，用于风景图片生成。它依据论文 High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 实现了Latent Diffusion模型，在比赛数据集上训练和调参后取得不错成绩。代码实现了训练、推理和模型生成等功能，涵盖数据加载、模型定义、训练循环、验证和测试等环节。

项目的主要特性和功能

1. 模型实现：实现基于Latent Diffusion的模型，包含高斯扩散（GaussianDiffusion）和潜在扩散（LatentDiffusion）两部分，可从噪声图像生成原始图像。
2. 数据加载：提供多种数据集加载器，如CIFAR - 10、Tiny ImageNet和自定义数据集，支持数据增强和预处理。
3. 训练循环：包含模型初始化、损失计算、参数更新和模型保存等步骤，支持不同优化目标（如预测噪声或预测起始图像）和采样策略（如DDPM或DDIM）。
4. 验证和测试：提供验证和测试功能，用于评估模型性能。
5. 模型预测：支持模型预测，包括噪声预测和图像生成。

安装使用步骤

1. 环境准备

• 安装Ubuntu 20.04 LTS操作系统
• 安装Python 3.7或更高版本
• 安装Jittor框架（>= 1.3.0）

2. 数据准备

• 准备比赛数据集或自定义数据集

3. 代码运行

1. 训练模型：
2. 运行train_vqgan.py训练VQGAN模型
3. 运行train_ldm.py训练Latent Diffusion模型
4. 验证和测试：
5. 加载预训练模型
6. 运行inference.py进行推理
7. 模型预测：
8. 运行inference_jittor.py生成测试集上的结果

注意：运行train_vqgan.py和train_ldm.py时，可能需调整批次大小（batch_size）和工作进程数（num_workers）以适配自身硬件环境。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】