作者：Tong Tong
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本套代码未来会出讲解视频，为了让大家更好的理解，强烈建议观看本人下面的几个B站视频：
- 白话薛定谔桥
- 扩散模型随机微分方程（SDE）公式保姆级手推
- 你一定能听懂的扩散模型Flow Matching基本原理深度解析
- 你一定能听懂的Recitified Flow基本原理深度解析
- 零门槛掌握DDPM
特别推荐看一下本人的扩散模型之老司机开车理论视频，对你理解扩散模型有很大帮助~
TODO：
- 加班加点准备代码讲解视频……
- 模型权重文件上传
- 计划实现一些DSB的变种
一些bug修复说明:
- 暂无
- 代码基于人为生成的二维分布数据，一个为棋盘分布一个为爱心曲线分布。
- 本项目完全从零手搓，尽可能不参考其他任何代码，从论文原理出发逐步实现，因此算是极简实现的一种，并不能保证最优性能，各位大佬可以逐步修改完善，欢迎交流。
- 为了让大家都能上手，本代码只基于深度学习框架Pytorch和一些其他必要的库。该数据集随着训练代码生成，数据集维度与规模较小，也方便展示效果，最重要的是即使是使用CPU都能训练！！！
- 模型结构自己手搓了一个MLP模型，大家可以根据自己的需求修改，也可以使用其他更复杂的模型。
- 代码中有很多注释，希望能帮助大家理解代码，如果有问题欢迎留言交流。
- 代码环境要求很低，甚至不需要GPU都可以
- Python 3.8+
- Pytorch 2.0+
- Numpy
- Matplotlib
- 其他的就缺啥装啥
- 代码运行方式
- 训练：
python train.py - 推理：
python infer.py
- 训练：
- 代码实现原理参考论文
- Diffusion Schrödinger Bridge with Applications to Score-Based Generative Modeling
- 代码结果展示
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前向过程：爱心分布 -> 棋盘分布
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逆向过程：棋盘分布 -> 爱心分布
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