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1. 基于扩散模型实现的图像恢复代码，只需要修改数据集路径就可以在去雨、去雾、去雪等多个图像恢复任务上直接使用； 2. 附有详细的实验操作流程，以及参数路径等修改方法； 3. 代码训练和测试完整可运行； 4. 对于有需求的可以直接拿来在自己的任务上训练和测试； 5. 附有一些注释，其他地方不懂的可以参考博客https://blog.csdn.net/Wenyuanbo/article/details/128959995学习； 6. 附有 python 版本常用的 psnr 和 ssim 计算方法； 7. 敲代码不易，还请多多支持； 8. 若经济有限可以私聊我。

引导扩散 这是的代码库。 该存储库基于 ，并针对分类器调节和架构改进进行了修改。 下载预训练模型 我们已经发布了论文中主要模型的检查点。 在使用这些型号之前，请查看相应的以了解这些型号的预期用途和限制。 以下是每个模型检查点的下载链接： 64x64 分类器： 64x64 扩散： 128x128 分类器： 128x128 扩散： 256x256 分类器： 256x256 扩散： 256x256 扩散（非类条件）： 512x512 分类器： 512x512 扩散： 64x64 -> 256x256 上采样器： 128x128 -> 512x512 上采样器： LSUN 卧室： lsun_bedroom.pt LSUN猫： lsun_cat.pt LSUN 马： lsun_horse.pt LSUN 马（无辍学）： lsun_horse_nodropout.pt

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矩阵位移法matlab代码扩散实验 这些文件是在Matlab中为2012年秋季学期在圣路易斯华盛顿大学的生物物理实验室课程中创建的。 作者 菲利普·托马斯（Philip Thomas），github.com / philipthomas，philipithomas.com Mohammad Hashim，github.com / mohashim 课程资料 来源： 物理360 圣路易斯华盛顿大学物理系 扩散实验室描述 扩散在生物学的许多过程中起着重要作用。 扩散背后的物理机制是由于分子尺度上发生的碰撞而导致的随机位移，也称为布朗运动或随机游动。 在本实验中，您将使用简单的模型和基于Matlab的计算机仿真来探索随机游走的数学。 来源： 随机游走 实验从定量标准随机游动开始。 对一维和二维模拟进行编码，并将数据可视化为直方图，对于二维模拟，还可视化为路径图。 DLA 背景 扩散限制聚集（DLA）是这样的过程，其中由于布朗运动簇而使颗粒经历随机游走而形成这些颗粒的聚集体。 Witten和Sander在1981年提出的这一理论[1]适用于以扩散为系统主要传输方式的任何系统中的聚集。 可以在许

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