denoising-diffusion-pytorch

这是一个基于PyTorch实现的去噪扩散概率模型（DDPM）开源库，用于训练和采样图像生成式模型。核心功能包括完整的前向加噪与反向去噪过程、支持自定义U-Net架构、Langevin采样及DDIM加速推理，并提供开箱即用的训练器（Trainer）封装。技术特点涵盖分数匹配（score matching）、高斯扩散建模、时间步调度与Flash Attention优化。适用于学术研究、图像生成原型开发及扩散模型教学实验等场景。