扩散模型是一种依赖先验的条件模型。在图像生成任务中,先验通常是文本、图像或语义图。为了获得这种情况的潜在表示,使用了一个transformer(例如CLIP),它将文本/图像嵌入到潜在向量` τ `中。因此,最终的损失函数不仅取决于原始图像的潜空间,...
上图的Sample a Gaussian表示生成随机高斯噪声,Iteratively denoise the image表示反向扩散过程,如何一步步从高斯噪声变成输出图片。可以看到最终生成的Denoised image非常清晰。 补充1:UNet模型结构 前面已经介绍了Diffusion的整个过程,这里补充以下UNet的模型结构,如下图所示 这里面Downsampe、Middle block、Upsample中都包含...
stable diffusion主要分成3个部分,clip模型对文本进行编码,unet训练,采样器训练,如下图。 1.3 条件控制 对于图像生成,如果针对于纯文本,对生成的图片效果难以控制,由于有大量的目标检测数据集,可利用目标检测的box控制box范围内的元素生成,这样可以解决样本多样性的问题。gligen和geodiffusion就是利用box作为辅助,从而控...
KG 增强推荐任务是给定用户-项目交互图和知识图谱的目标,通过训练具有可学习参数的推荐模型来预测用户与项目的交互可能性。该模型基于用户和项目的属性、交互历史和知识图谱中的相关信息来预测交互概率。 3 DIFFKG 框架 DiffKG技术设计主要包含三个组件:异构知识聚合模块、知识图扩散模型和KG扩散增强数据增强范式。这些组...
最近,扩散模型(Diffusion Model)在图像生成领域取得了显著的进展,为图像生成和视频生成任务带来了前所未有的发展机遇。尽管取得了令人印象深刻的结果,扩散模型在推理过程中天然存在的多步数迭代去噪特性导致了较高的计算成本。近期出现了一系列扩散模型蒸馏算法来加速扩散模型的推理过程。这些方法大致可以分为两类:i)...
一、基于图的生成扩散模型:方法 1.1 SMLD on GraphsEDP-GNN是第一个基于分数匹配的无向图生成扩散算法,发表于AISTATS 2020 [4]。通过利用神经网络对添加不同尺度噪声的邻接矩阵扩散轨迹建模,EDP-GNN隐式的定义了图的排列不变性分布,以学习图数据分布的分数梯度特征。EDP-GNN采用了与SMLD相似的退火朗之万动态采样...
除了在图像生成、恢复和增强方面取得的重大进步外,扩散模型在图像编辑方面也实现了显著突破,相比之前占主导地位的生成对抗网络(GANs),前者具有更强的可控性。不同于“从零开始”的图像生成,以及旨在修复模糊图像、提高质量的图像恢复和增强,图像编辑涉及对现有图像外观、结构或内容的修改,包括添加对象、替换背景和...
这两种想法可以将普通扩散模型改进为引导扩散模型(Guided Diffusion),并对生成的图像进行一定程度上的细粒度控制。 1.2、自回归模型(Autoregressive Model) 自回归模型模型利用其强大的注意力机制已成为序列相关建模的范例,受GPT模型在自然语言建模中的成功启发,图像GPT(iGPT)通过将展平图像序列视为离散标记,采用Transforme...
近日,上海交通大学自然科学研究院/物理与天文学院/张江高等研究院/药学院洪亮团队,设计了一种扩散概率模型框架(CPDiffusion),成功设计并生成了具有增强活性的人工程序化内切核酸酶序列。这项突破性研究展示了深度学习在蛋白质工程领域的强大潜力,为蛋白质工程、生物技术、分子诊断等领域带来了新的应用前景。
而OpenAI的这个ADM-G模型,则是在此基础上向图像生成任务中加入了类别条件,形成了一种独特的消融扩散模型。 研究人员分别从以下几个方面做了改进: 基本架构 基于UNet结构做了五点改进: 在保持模型大小不变的前提下,增加深度与宽度; 增加注意头(Attention ...