（9-4）基于Diffusion Transformer的文生图系统：生成图像

9.6  生成图像

在本项目中，使用分布式数据并行（DDP）在多个GPU上进行训练，以生成高质量的图像。通过对输入数据进行处理和增强，将图像输入到深度学习模型中，使用自适应动量估计（EMA）来优化模型参数，并最终将生成的图像保存到指定路径。这一流程支持大规模数据集，旨在提升训练效率和图像生成的效果。

9.6.1  预训练生成

文件sample.py的功能是利用训练好的 DiT 模型生成图像样本，该文件允许用户设置模型、图像尺寸、类别数量和采样参数，加载相应的模型和变分自编码器（VAE），并通过生成噪声和条件标签进行采样。最终，生成的图像会被保存为 "sample.png" 文件。通过设置参数，用户可以灵活控制生成的样本质量和样式。

import t