1.有哪些关于扩散模型的源码长文科普分享?
2.Hifigan感受野计算
3.stable-diffusion-webui源码分析（10）-unet网络结构

有哪些关于扩散模型的长文科普分享?

       扩散模型DDPM系列的最终篇章聚焦于源码解读，本文旨在通过详细的源码图例，带领读者深入理解DDPM模型的源码架构与训练方式的代码实现。对于对代码有深入了解需求的源码读者，我们提供了两种实现方式的源码GitHub链接：一种基于TensorFlow，另一种基于PyTorch。源码语音派对源码选择非原作GitHub进行讲解，源码主要是源码考虑到在阅读源码前，了解模型架构与数学原理的源码前置知识显得尤为重要。

       为了确保阅读体验顺畅，源码强烈建议在阅读本文前，源码先阅读以下两篇前置文章：

       历史文章覆盖了大模型预训练、源码大模型微调、源码文生图原理及Transformer原理等基础内容，源码锤头线源码导航链接如下：[历史文章导航链接]

       在深入源码解读前，源码请确保对扩散模型的整体运作流程有所了解。模型运作流程分为两步：训练阶段和采样阶段。训练阶段的核心在于预测高斯分布的噪声，而采样阶段则根据数学原理推导，通过DDPM论文的实验证明，使用特定公式进行计算更为便捷。

       本文重点解析DenoiseModel的代码实现，通过注释解析，清晰呈现模型训练的核心逻辑，包括每个epoch训练的两大组成部分。接下来，我们将聚焦于DDPM UNet的商品详细源码具体结构，从主体架构出发，深入探讨DownBlock、UpBlock、TimeEmbedding、DowSample、UpSample以及MiddleBlock等关键组件的内部实现。

       UNet主体架构设计围绕着残差连接和注意力机制，通过详细的图解与代码注释，直观展现DDPM UNet的运作机制。DownBlock和UpBlock的相似结构，以及可选的注意力模块，为模型提供了灵活性与深度。TimeEmbedding组件负责生成时间向量，暴风源码用于指导模型在不同时间步的预测。DowSample与UpSample模块分别负责特征的压缩与还原，简化了模型的复杂度。

       MiddleBlock的实现结合了残差连接、注意力机制与额外的残差块，进一步强化了模型的学习能力。实操部分，我们提供了一个Google Colab链接，通过快速开启DDPM训练，读者可以实时观测模型的学习过程与效果。对于本地测试，可选择clone GitHub仓库的方式进行。

Hifigan感受野计算

       HIFIGAN架构解析与感受野计算

       HIFIGAN主要包括生成器和判别器，租赁网 源码而最终推理仅需关注生成器。生成器由conve_pre、upsample*num_kernels个resblocks、conv_post三大组件构成。

       分析模型结构，感受野大小主要受resblocks影响。resblocks由三个模块组成，每个模块包含一个空洞卷积与一个传统卷积。空洞卷积相当于卷积核变大，其视野宽度取决于diated因子。一个resblocks实质等同于六个1d卷积。

       每个resblocks由三组(diated_conv1d+conv1d)构成，diated_rates为[1,3,5]。在每次卷积前，左右pad长度为(kernel_size-1)//2。以一组(diated_conv1d+conv1d)为例，包括四个卷积层，kernel_size为3。空洞卷积的感受野大小可通过爱嘉牛LA提供的公式计算。

       总结规律，当前组所有层的卷积核大小决定最上层的感受野大小。根据公式计算，可得当前组感受野大小。

       在生成器中，通过模拟源码的卷积方式，可计算出感受野大小。基于config_v1.json配置文件，upsample_rates设定为[8, 8, 2, 2]，最终感受野为.帧。考虑到上采样后再卷积，需转换为帧的感受野大小，细节计算见源码。

stable-diffusion-webui源码分析（）-unet网络结构

       stable-diffusion-webui的源码分析深入探讨了unet网络结构在AI绘图中的关键作用。unet在去噪过程中起着核心作用，它接收prompt特征、latent特征和时间步特征，通过下采样和上采样过程生成新的特征。稳定扩散模型的unet结构基于原始unet，并进行了定制以嵌入文本信息。在webui的实现中，关键代码位于openaimodel.py，其中包含大量的初始化参数和组件，如ResnetBlock、SpatialTransformer和DownSample等。

       模型的构建通过__init__方法进行，参数丰富，配置文件v1-inference.yaml定义了这些参数。初始化代码中，会检查输入参数的有效性，并设置一些变量。时间编码（time_embed）是一个维度的向量，通过多个MLP层生成。input_blocks部分的conv_nd是卷积层，其参数根据配置进行设置，TimestepEmbedSequential则负责传递时间信息给各个模块。

       unet的结构复杂，包括内嵌的ResBlock和SpatialTransformer模块，以及通过循环进行的下采样和上采样。每层模块的添加和参数设置都有特定条件，如基于分辨率的注意力机制。通过分析，我们看到模型如何整合时间步和文本信息，通过ResBlock处理隐变量，通过SpatialTransformer实现注意力机制。

       最后，DownSample和UpSample模块用于调整特征的空间分辨率。总的来说，unet网络结构是stable-diffusion-webui中AI绘图背后的重要技术基础，深入理解其细节对于掌握AI创作过程至关重要。