EuclideanDiffuser 是 RFdiffusion 中的一个关键类，专门设计用于对**三维空间中的点（如蛋白质的原子坐标）**进行扩散处理。它通过逐步向这些点添加噪音来实现扩散过程，从而为扩散模型提供输入数据，并通过逆扩散还原这些数据。

get_beta_schedule函数源代码

def get_beta_schedule(T, b0, bT, schedule_type, schedule_params={}, inference=False):
    """
    Given a noise schedule type, create the beta schedule
    """
    assert schedule_type in ["linear"]

    # Adjust b0 and bT if T is not 200
    # This is a good approximation, with the beta correction below, unless T is very small
    assert T >= 15, "With discrete time and T < 15, the schedule is badly approximated"
    b0 *= 200 / T
    bT *= 200 / T

    # linear noise schedule
    if schedule_type == "linear":
        schedule = torch.linspace(b0, bT, T)

    else:
        raise NotImplementedError(f"Schedule of type {schedule_type} not implemented.")

    # get alphabar_t for convenience
    alpha_schedule = 1 - schedule
    alphabar_t_schedule = torch.cumprod(alpha_schedule, dim=0)

    if inference:
        print(
            f"With this beta schedule ({schedule_type} schedule, beta_0 = {round(b0, 3)}, beta_T = {round(bT,3)}), alpha_bar_T = {alphabar_t_schedule[-1]}"
        )

    return schedule, alpha_schedule, alphabar_t_schedule

函数功能

生成扩散过程中的 β、α 和 α‾调度，用于正向扩散和反向去噪过程。

参数说明：

1. T: 总的时间步数，即扩散过程持续的步数。
2. b0 和 bT:
   • 初始噪音强度 β0和最终噪音强度 βT​。
   • 用于确定噪音随时间的线性变化范围。
3. schedule_type:
   • 扩散调度类型，目前仅支持 "linear"（线性调度）。
4. schedule_params:
   • 附加参数（暂未使用，但可以扩展为支持其他调度类型）。
5. inference:
   • 如果为 True，将输出调度的诊断信息，用于调试或检查。

代码解读

1. 调度类型验证

assert schedule_type in ["linear"]

目前只支持 "linear" 调度，否则抛出错误。

2. 时间步数和噪音范围调整

assert T >= 15, "With discrete time and T < 15, the schedule is badly approxim