为扩散模型实现数据预处理涉及三个关键阶段：数据准备、噪声处理和输入格式化。首先，通过标准化和调整输入大小来准备您的数据集，以确保一致性。对于图像数据，这通常意味着使用 PyTorch 的 transforms.Normalize 等库将像素值缩放到 [-1, 1] 或 [0, 1] 范围，并将图像调整到固定分辨率（例如，256x256），并进行裁剪或填充。诸如随机翻转或旋转之类的增强可以提高泛化能力。对于非图像数据（例如，音频或文本），将原始输入转换为标准化张量，例如，音频的声谱图或文本的标记化嵌入。
接下来，处理噪声调度，这是扩散模型的核心方面。在训练期间，噪声会逐步添加到时间步长上的数据样本中。预先计算噪声调度（例如，基于线性或余弦的），以确定在每个步骤中添加多少噪声。对于每个批次，生成与数据维度匹配的随机噪声张量，并使用调度应用它们。例如，在 PyTorch 中，您可以创建一个函数，该函数采用干净图像 x、时间步长 t，并返回 x_t = sqrt(alpha_t) * x + sqrt(1 - alpha_t) * epsilon，其中 alpha_t 来自调度，epsilon 是随机噪声。将时间步长值存储为嵌入或位置编码，供模型在训练期间使用。
最后，构建高效的数据管道。使用 PyTorch 的 Dataset 和 DataLoader 等框架来批量处理和洗牌数据。例如，自定义数据集类可以加载图像，应用预处理，动态生成噪声和时间步长，并返回 (noisy_data, timestep, clean_data) 的元组。通过利用并行加载和预取，确保管道可扩展到大型数据集。如果资源有限，请考虑缓存预处理数据或使用混合精度。通过可视化样本来验证管道 - 对于图像，请检查噪声是否在时间步长内正确增加，对于文本，请确保标记化输出与模型的词汇表对齐。