diffusion 模型调研（2025 年版）

一、主流框架与库

框架 / 库	语言	特色与优势
PyTorch + Diffusers	Python	- Hugging Face Diffusers：高度模块化，提供多种扩散模型（DDPM、DDIM、Latent Diffusion、Imagen） - 支持Accelerate分布式训练与推理优化
OpenAI Guided-Diffusion	Python	- 原始论文官方实现 - 关注于图像去噪与条件生成 - 简洁易定制
PyTorch Lightning	Python	- 在 PyTorch 之上封装训练循环、分布式、指标管理 - 与 Diffusers / Guided-Diffusion 可无缝集成
TensorFlow + Keras	Python	- 早期实现较多 - 生态里有 DeepMind 的 Sonnet、TensorFlow Probability - TPU 优化支持良好
JAX + Flax / Haiku	Python	- 高效的 XLA 编译，适合大规模 TPU 集群 - DeepMind Repos（如 dm-haiku）提供高性能基类 - 常见于 Google Imagen、Parti 等
MindSpore	Python	- 华为开源，针对昇腾硬件（Ascend）性能优化 - 社区实现较少，主要在中国科研机构中流行

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1. PyTorch + Hugging Face Diffusers

• 模块化设计：提供 UNet2DModel、Scheduler、Pipeline 等组件，可组合构建任意一类扩散模型。
• 分布式与优化：集成 Accelerate，轻松切换单卡、多卡、混合精度。
• 社区活跃：预训练模型丰富，可直接加载并微调。

代码示例

下面演示如何使用 Diffusers 快速搭建一个基本的图像扩散模型管线：

import torch
from diffusers import DDPMPipeline, UNet2DModel, DDPMScheduler
from torchvision import transforms
from PIL import Image

# 1. 定义模型与调度器
model = UNet2DModel(
    sample_size=64,       # 输入图像尺寸
    in_channels=3,        # RGB
    out_channels=3,
    layers_per_block=2,
    block_out_channels=(64, 128, 256, 512),
)
scheduler = DDPMScheduler(num_train_timesteps=1000)

# 2. 构造训练管线
pipeline = DDPMPipeline(unet=model, scheduler=scheduler).to("cuda")

# 3. 准备数据（示例单张图片）
img = Image.open("example.png").convert("RGB")
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((64, 64)),
    transforms.ToTensor(),
])
x0 = transform(img).unsqueeze(0).to("cuda")

# 4. 向模型前向传播以获取噪声预测
noise = torch.randn_like(x0)
timestep = torch.tensor([10], dtype=torch.long, device="cuda")
noisy_img = scheduler.add_noise(x0, noise, timestep)
pred_noise = pipeline.unet(noisy_img, timestep).sample

print("Predicted noise shape:", pred_noise.shape)

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2. OpenAI Guided-Diffusion

• 原始从 DDPM → DDIM 实现：便于深入研究去噪过程中的每一步。
• 条件生成扩展：可在模型中加入文本、类别等条件。
• 自定义灵活：代码结构扁平，方便插入自定义损失或架构改动。

引入示例

git clone https://github.com/openai/guided-diffusion.git
cd guided-diffusion
pip install -e .

from guided_diffusion.script_util import create_model_and_diffusion, args_to_dict
import torch

# 创建模型与扩散器
model_config = dict(
    image_size=64,
    num_channels=128,
    num_res_blocks=2,
)
diffusion_config = dict(
    steps=1000,
    noise_schedule="linear",
)
model, diffusion = create_model_and_diffusion(**model_config, **diffusion_config)
model.load_state_dict(torch.load("model.pt"))
model.to("cuda").eval()

# 生成示例
sample = diffusion.p_sample_loop(
    model,
    (1, 3, 64, 64),
    device="cuda"
)

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二、分布式与训练辅助

1. Accelerate（🤗 Transformers/ Diffusers 生态）

   • 自动化多 GPU/TPU 与混合精度训练。
   • 配置简单，通过 CLI 或 Python API 即可启动。

2. PyTorch Lightning

   • LightningModule 封装训练／验证／测试循环。
   • 与各种后端（多卡、TPU、IPU）兼容。

3. DeepSpeed

   • 针对超大模型（数十亿参数）提供 ZeRO 优化。
   • 与 Hugging Face Diffusers 集成，支持千亿级扩散模型训练。

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三、性能优化与加速

• ONNX + TensorRT：将训练好的模型导出至 ONNX，再通过 TensorRT 编译成高效推理引擎，适用于生产部署。
• XLA 编译（JAX）：JAX + Flax 在 TPU 上通过 XLA 实现高吞吐。
• 混合精度（AMP）：PyTorch torch.cuda.amp 或 NVIDIA Apex，大幅降低显存占用、提升吞吐量。

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四、总结与建议

• 研究原型：首选 PyTorch + Hugging Face Diffusers 或 OpenAI Guided-Diffusion，快速迭代实验。
• 大规模训练：结合 Accelerate / Lightning / DeepSpeed，实现分布式与混合精度。
• 生产部署：可考虑导出 ONNX 并用 TensorRT 加速，或直接部署 Diffusers 提供的 DiffusionPipeline。
• 前沿探索：若您在 Google Cloud TPU 上实验，也可使用 JAX + Flax / Haiku，对比性能与收敛速度。