Venom：一个 PyTorch 生成模型工具包

现代生成模型发展为一个广泛的相关但常常是各自独立实现的范式集合，包括去噪扩散模型、基于分数动力学的随机微分方程、flow matching、变分自编码器、归一化流、对抗模型和能量模型。对于新手而言，这种碎片化使其 difficult to 在单一一致的代码库中比较训练目标、推理程序、采样算法和条件机制。我们引入 V ENOM，一个教育性的 PyTorch 工具包，以统一的、以 MNIST 为首的界面实现代表性生成模型家族。V ENOM 强调广度、可读性、可复现的入口点以及一致的训练和采样 API，而非大规模性能工程。该软件包目前包括扩散模型和基于分数的模型、flow matching 和一步生成器、变分自编码器、归一化流、生成对抗网络和能量模型。它提供独立的训练和采样脚本、classifier 和 classifier-free guidance 示例、双语教程笔记本，以及支持教学、原型设计和轻量级基准测试的模型家族组织。