denoising-diffusion-pytorch

该项目实现了基于PyTorch的去噪扩散概率模型，这是一种新的生成模型方法。其核心功能是通过去噪分数匹配来估计数据分布的梯度，并使用Langevin采样从真实分布中进行采样。该模型在某些场景下可能与GANs相媲美。技术特点包括易于使用的API和对Flash Attention的支持，以提高训练效率。适用于需要高质量图像生成的应用场景，如艺术创作、图像修复以及数据增强等任务。