Jiawei Liu

1. 修改`train.py`  在`train.py`中，其他任务类似于42行（阴影去除，有mask输入）和49行（低光照增强，无mask输入）。 在`train.py`中，35行-37行 阴影去除： condition = True input_condition = True input_condition_mask = True 低光照： condition = True input_condition = False input_condition_mask = False 2. 修改`src/residual_denoising_diffusion_pytorch.py` a. `[self.alphas_cumsum[t]*self.num_timesteps, self.betas_cumsum[t]*self.num_timesteps]]`...

rddm是根据以下仓库进行修改的：https://github.com/lucidrains/denoising-diffusion-pytorch。 对于图像恢复任务，暂时需要可以根据目前已公开的代码，和上述原始代码自行修改。 1. $\beta_T^2$对应`sum_scale` 2. loss修改对应的p_losses()，和表4对应上即可 3. 采样方法的修改，对应`test_res_or_noise ` 4. 目前的代码对应：SM-Res-N-2Net (见最新的arxiv). If computational resources are sufficient, two separate networks (num_unet = 2) can be trained for noise and residual...

@nil0330 `.flist`是文件路径列表

@nil0330 单unet是这样的（返回：一个为0，一个是噪声或残差图像）。

@shenyue0530 condition = True # 生成（无条件输入）=False, 恢复（有条件输入）=True input_condition = False # 额外的输入条件=Ture, 例如阴影去除任务重的mask input_condition_mask = False # 如果额外的输入条件如果是mask时，为True folder = ["xxx/dataset/ISTD_Dataset_arg/data_val/ISTD_shadow_free_train.flist", # 训练集的gt, 图片文件列表 "xxx/dataset/ISTD_Dataset_arg/data_val/ISTD_shadow_train.flist", # 训练集的输入, 图片文件列表 "xxx/dataset/ISTD_Dataset_arg/data_val/ISTD_shadow_free_test.flist", #...

@nil0330 你可以修改和debug一下对应的代码，应该很容易修改输出的图像。

@JunningSu 本文使用的都是已经开源的数据集（我们并没有数据集的分发权利），用搜索引擎或在Github一查就有了。

> 您好，我是深度学习的初学者，我今天 在运行程序的时候出现这个报错，我不太清楚这个报错是什么意思RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its bootstrapping phase. > > ``` > This probably means that...

您可以先自行修改和调试一下代码。我们正在逐步地整理和更新代码。

注意：对于低光照，需[修改`train.py`](https://github.com/nachifur/RDDM/blob/46ffd50f858a59fc3b43e538d501d991af3c1472/train.py#L118) ，`equalizeHist=True`