Qi Muge

sample得到预测的噪声后怎么去除噪声呢？

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我的任务是实现分割，输入的图片对是原图 分割mask图，在使用readme的教程中训练的我的代码，结果发现 模型参数ModelMeanType.EPSILON: noise,也就是unet预测的noise么，调用segmentation_sample.py函数得到的 sample, x_noisy, org, cal, cal_out = sample_fn( model, (batch_size, channels, args.image_size, args.image_size), img, step = args.diffusion_steps, clip_denoised=args.clip_denoised, model_kwargs=model_kwargs, ) sample是noise么，之后怎么处理得到我要的target分割图呢 我在可视化sample后发现和我想要的mask相差甚远，看了模型参数发现预测的是noise 值，是否有朋友知道有输入图 noise 变量 怎么得到mask图，请教各位互联网朋友们，感谢！

为什么训练出现了完全噪声的结果，如图所示的原图和标签的训练对，20000+图片对（单通道灰度图）训练200epoch得到如图结果，sample_step=30,是否有朋友知道是什么原因呢

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