diffusion-DDIM-pytorch

快速上手 DDIM，用更少步数生成高质量图像

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 17 🐛 待处理 3 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 137
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

diffusion-DDIM-pytorch 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队Alokia
GitHubhttps://github.com/Alokia/diffusion-DDIM-pytorch
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型ddim,deep-learning,diffusion-models,image-generation
GitHub 星标★ 137
上线时间2023-07-10 00:00:00
代码更新2023-07-10
仓库体积34.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

diffusion-DDIM-pytorch 是一个基于 PyTorch 的 DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）实现，旨在复现论文中的隐式扩散模型，用于高效图像生成。它解决了传统扩散模型采样速度慢的问题，通过非马尔可夫采样过程，在保持生成质量的同时大幅减少采样步数。核心能力包括：支持 DDIM 和 DDPM 两种采样器，提供训练和采样脚本，可配置噪声调度和采样步数，并包含简单的示例用于快速上手。项目代码结构清晰，适合学习和二次开发，但功能相对基础，未包含高级特性如条件生成或大规模预训练模型。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 137

核心亮点

  • 代码简洁，核心逻辑清晰，适合学习扩散模型原理
  • 同时支持 DDIM 和 DDPM 采样，方便对比效果
  • 提供训练和采样脚本，能快速跑通实验

不足之处

  • 功能较基础，未包含条件生成或大规模预训练模型
  • 文档和示例较少，社区活跃度低，扩展需自行探索

适用场景

  • 学术研究：复现 DDIM 论文实验，验证采样加速效果
  • 教学演示：用于讲解扩散模型和隐式采样原理
  • 轻量级图像生成：在资源有限环境下快速生成小尺寸图像

替代项目

openai/guided-diffusion、lucidrains/denoising-diffusion-pytorch、ermongroup/ddim

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