IR-SDE 

DA-CLIP中IR-SDE与原始IR-SDE不同在于model.feed_data包含degra_context和image_context

DA-CLIP： 
model.feed_data(noisy_tensor, LQ_tensor, text_context=degra_context, image_context=image_context)

原始ir-sde：
model.feed_data(noisy_tensor, LQ_tensor)

app.py中模型定义 

sde = util.IRSDE(max_sigma=opt["sde"]["max_sigma"], T=opt["sde"]["T"], schedule=opt["sde"]["schedule"],
                 eps=opt["sde"]["eps"], device=device)
sde.set_model(model.model)
# 调用sde_utils.py的IRSDE（）方法

test.yml中的相关参数设置

sde:
  max_sigma: 50
  T: 100
  schedule: cosine # linear, cosine
  eps: 0.005

IR-SDE类 

class IRSDE(SDE):
    '''
    Let timestep t start from 1 to T, state t=0 is never used
    '''
    def __init__(self, max_sigma, T=100, sample_T=-1, schedule='cosine', eps=0.01,  device=None):
        super().__init__(T, device)
        self.max_sigma = max_sigma / 255 if max_sigma >= 1 else max_sigma
        self.sample_T = self.T if sample_T < 0 else sample_T
        self.sample_scale = self.T / self.sample_T
        self._initialize(self.max_sigma, self.sample_T, schedule, eps)

代码很长，先放初始化方法和总的概况，再介绍里面比较重要的地方

IRSDE 类继承自 SDE 类，并实现了一个随机微分方程（Stochastic Differential Equation, SDE）的求解器，IRSDE 类主要用于在图像生成任务中模拟从噪声到清晰图像的逆向过程。

类的主要功能和特点包括：

1. 初始化：构造函数 __init__ 初始化了 IRSDE 类的实例，设置了最大噪声标准差 max_sigma、总时间步 T、采样时间步 sample_T、sample_scale、时间步调度策略 schedule、精度 eps 以及设备 device。

2. 时间步调度策略：_initialize 方法根据 schedule 参数的值来确定时间步的调度策略，可以是常数（constant）、线性（linear）或余弦（cosine）。初始化mu = 0，model = None

3. 核心方法：类提供了一系列方法来处理 SDE 的不同方面，包括设置 mu（均值）和 model（用于生成噪声的模型）、计算 drift（漂移项）、sde_reverse_drift（SDE 逆向漂移项）、ode_reverse_drift（ODE 逆向漂移项）、dispersion（分散项）、get_score_from_noise（从噪声中获取得分函数）、score_fn（得分函数）、noise_fn（噪声函数）等。

4. 逆向过程：reverse_optimum_step 方法用于计算逆向过程中的最优点，reverse_sde 和 reverse_ode 方法分别用于执行 SDE 和 ODE 的逆向模拟过程。

5. 正向过程：forward 方法用于执行从初始状态 x0 到最终时间 T 的正向模拟过程。

6. 噪声和得分生成：generate_random_states 方法用于生成随机状态，noise_state 方法用于在给定张量上添加噪声。

7. 权重计算：weights 方法用于计算在给定时间步的权重。

forward （）

与SDE类相比多了save_dir参数和保存状态的相关代码

  # 定义前向模拟过程，从初始状态 x0 演化到最终时间 T 的状态
def forward(self, x0, T=-1, save_dir='forward_state'):
    # 如果传入的 T 为负数，则使用类实例的 T 属性作为模拟的总时间
    T = self.T if T < 0 else T
    # 从输入的初始状态 x0 创建一个副本，用于在模拟过程中更新状态
    x = x0.clone()
    
    # 使用 tqdm 库创建一个进度条，显示模拟进度
    for t in tqdm(range(1, T + 1)):
        # 在每个时间步执行前向模拟步骤，更新状态 x
        x = self.forward_step(x, t)
        
        # 如果保存目录不存在，则创建它，如果已存在则不抛出错误
        os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
        
        # 将当前状态 x 沿第一个维度分成两部分，可能是为了分别保存不同的状态分量
        x_L, x_R = x.chunk(2, dim=1)
        
        # 将两部分状态沿维度0拼接，然后调用 tvutils 库的 save_image 函数保存为图像文件
        # 文件名包含时间步信息，用于后续的可视化和分析
        tvutils.save_image(torch.cat([x_L, x_R], dim=0).data, f'{save_dir}/state_{t}.png', normalize=False)
    
    # 模拟结束后，返回最终的状态 x
    return x

 reverse_sde（）

与SDE一样添加了保存中间过程的代码。根据save_states决定是否保存逆扩散过程状态

# 定义逆向SDE过程，从最终状态 xt 逆向模拟回到初始状态
def reverse_sde(self, xt, T=-1, save_states=False, save_dir='sde_state', **kwargs):
    # 如果传入的 T 为负数，则使用类实例的 sample_T 属性作为逆向模拟的总时间
    T = self.sample_T if T < 0 else T

    # 从输入的最终状态 xt 创建一个副本，用于在逆向模拟过程中更新状态
    x = xt.clone()
    
    # 使用 tqdm 库创建一个进度条，显示逆向模拟进度
    for t in tqdm(reversed(range(1, T + 1))):
        # 调用 score_fn 方法计算给定状态和时间的评分函数（也称为概率密度函数的梯度）
        score = self.score_fn(x, t, self.sample_scale, **kwargs)
        # 执行逆向SDE步骤，使用评分函数更新状态 x
        x = self.reverse_sde_step(x, score, t)
        # x = self.reverse_sde_step_mean(x, score, t)  # 这行代码被注释掉了，可能表示一个备用的逆向模拟步骤

        # 如果 save_states 为 True，则保存逆向模拟过程中的状态
        if save_states:
            # 计算保存状态的间隔，这里假设只保存100个图像
            interval = self.T // 100
            # 如果当前时间步是保存间隔的整数倍，则保存状态
            if t % interval == 0:
                # 计算当前状态的索引
                idx = t // interval
                # 如果保存目录不存在，则创建它
                os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
                # 将当前状态 x 沿第一个维度分成两部分
                x_L, x_R = x.chunk(2, dim=1)
                # 将两部分状态沿维度3拼接，并保存为图像文件
                tvutils.save_image(torch.cat([x_L, x_R], dim=3).data, f'{save_dir}/state_{idx}.png', normalize=False)

    # 逆向模拟结束后，返回最终的状态 x
    return x

app.py中调用该类初始化方法：

sde = util.IRSDE(max_sigma=opt["sde"]["max_sigma"], T=opt["sde"]["T"], schedule=opt["sde"]["schedule"],eps=opt["sde"]["eps"], device=device)
总的来说读取相关参数并初始化了一个IRSDE模型

sde.set_model(model.model) 

 set_model()

    # set score model for reverse process
    def set_model(self, model):
        self.model = model

model 

model = create_model(opt)

这个create_model不是open_clip里factory的，而是model文件夹下的 。

 根据输入的字典进行相关判断创建模型

def create_model(opt):
    model = opt["model"]
    # YAML中默认model参数为denoising

    if model == "denoising":
        from .denoising_model import DenoisingModel as M
    else:
        raise NotImplementedError("Model [{:s}] not recognized.".format( model))
    m = M(opt)
    # 这个类提供了一个模型完整的训练和测试流程，包括数据准备、模型优化、评估、日志记录和模型保存。
    # 它使用 PyTorch 框架，并且考虑了分布式训练的情况。通过 opt 配置字典，用户可以灵活地配置模型的各种参数。
    logger.info("Model [{:s}] is created.".format(m.__class__.__name__))
    return m

模型DenosingModel类和方法定义 

 在初始化方法中调用了load方法，而load方法调用BaseModel的 load_network方法，根据地址pretrain_model_G加载了IRSDE预训练模型。

  def load(self):
        load_path_G = self.opt["path"]["pretrain_model_G"]
        # 加载yml路径下的模型预训练权重
        if load_path_G is not None:
            logger.info("Loading model for G [{:s}] ...".format(load_path_G))
            self.load_network(load_path_G, self.model, self.opt["path"]["strict_load"])

在BaseModel类中定义device等属性、包含了与学习率调度、网络保存和加载、训练状态保存和恢复相关各方法

class BaseModel:
    def __init__(self, opt):
        # 构造函数接收一个配置字典 opt，并初始化一些基本属性。
        self.opt = opt
        # self.opt 存储传入的配置字典。

        self.device = torch.device("cuda" if opt["gpu_ids"] is not None else "cpu")
        # self.device 根据配置中的 gpu_ids 决定使用 CUDA 设备还是 CPU。

        self.is_train = opt["is_train"]
        self.schedulers = []
        self.optimizers = []
        # self.schedulers 和 self.optimizers 分别用于存储学习率调度器和优化器的列表。
    #其他类方法省略

该参数在option/test.yml设置了

model: denoising

 这个DenosingModel模型和权重被加载到IRSDE的实例sde中