search

iSEE-Laboratory / DiffUIR

The official implementation of the paper of CVPR2024: Selective Hourglass Mapping for Universal Image Restoration Based on Diffusion Model
MIT License
103 stars 7 forks source link

关于一些代码的疑惑 #7

Closed xiaojiebangbang closed 2 months ago

xiaojiebangbang commented 5 months ago

你好！请问model.py中将x_input2-1的作用是什么？以及在测试时（img = (1-self.delta_cumsum[-1]) x_input + self.betas_cumsum[-1] * torch.randn(shape, device=device)） ，然后将这部分和输入拼接送进网络，这部分原因不是很理解。求大佬解答！

zhengdian1 commented 2 months ago

这是diffusion固定的输入格式，-1，1，这样才能和高斯噪声保持一致的数值变化，还是那句话，一定要先了解扩散模型的基础原理和公式再来看我们的文章，只看代码是没有用的