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FourierEmbedding 是一个用于扩散条件的傅里叶嵌入类，其核心是将输入的时间步噪声强度或控制参数（timestep）转换为高维的周期性特征。
源代码：
class FourierEmbedding(nn.Module):"""Fourier embedding for diffusion conditioning."""def __init__(self, embed_dim):super(FourierEmbedding, self).__init__()self.embed_dim = embed_dim# Randomly generate weight/bias once before trainingself.weight = nn.Parameter(torch.randn((1, embed_dim)))self.bias = nn.Parameter(torch.randn((1, embed_dim)))def forward(self, t):"""Compute embeddings"""two_pi = torch.tensor(2 * 3.1415, device=t.device, dtype=t.dtype)return torch.cos(two_pi * (t * self.weight + self.bias))类代码解读：
1. 类的功能
该模块的主要目的是通过傅里叶变换，将输入的时间步嵌入到一个周期性的高维特征空间。这种处理方式在扩散模型中尤为重要，因为时间步本身是一个标量（单一数值），通过傅里叶嵌入，模型能够更好地捕获时间的周期性模式。
2. __init__ 方法
def __init__(self, embed_dim):super(FourierEmbedding, self).__init__()self.embed_dim = embed_dim# Randomly generate weight/bias once before trainingself.weight = nn.Parameter(torch.randn((1, embed_dim)))self.bias = nn.Parameter(torch.randn((1, embed_dim)))
功能
- 初始化傅里叶嵌入模块。
- 生成随机初始化的权重和偏置（
weight和bias），用于控制傅里叶变换的频率和相位。
重要参数
embed_dim:- 表示嵌入的维度，即输出特征的大小。
- 在扩散模型中，较大的
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