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diffusion model 训练经验笔记

1、control image和noise 直接concatenate一块，不能在control image上加noise，直接叠上去即可，不然无法control

2、训练batch size大一点好，至少大于200，256即可

3、controlnet 一般用来控制pretrained模型，如果是自己从头训练模型，不需要controlnet那种分支，只需要直接在channel维度上concate

4、3D的medical data，如果直接分割成小的3D块来训练，模型收敛有困难，可能需要更大的模型来支持。可以考虑直接预测2D或者2.5D

5、对于medical data的预处理要特别小心，比如MR和CT的数据的range不像自然图像基本是标准的0-255，medical图像的范围可能不同subject都不一样。最好是找一个最大的range比如-1024到3000，preprocessing的时候不能用min max来normalize，而直接用这个-1024和3000定值来normalize，这样diffusion model预测出来后才能使用相同的定值来de-normalize回原来的范围

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