此项目为2023年系科协暑培CV课程作业(虽然不在清华上学但是做做人家的作业也算是上了半个清华),训练一个 Unconditional Latent Diffusion Model。
此项目基于 DiffusionFastForward 开发,按照原作者指定的 LICENSE 使用,特此鸣谢。
此项目使用AFHQ数据集:在论文StarGAN v2中首次使用的数据集,包含约 15000 张 512*512 的高质量图片,主要是猫猫狗狗等可爱动物头像
花了三十多块在矩池云用2080ti训练了100epoch的checkpoint看着train_loss几乎不降,不敢继续投钱进去了,这钱不如买两杯果茶,试了下生成出来的图像有点轮廓了最终还是没有生成出可爱猫猫:(
8.11: 感觉被矩池云坑了,AutoDL性价比更高些,更便宜的价钱可以上更好的GPU和CPU,不过继续炼了1M看起来还是没什么成效(中间尝试调lr和batchsize感觉有点用,但不多),损失在[0.001,0.2]疯狂波动