与单步骤生成模型相比,这一过程也使得扩散模型在条件约束的嵌入上具有独特优势。得益于这些优势,扩散模型已成为条件图像生成中的首选工具,近年来基于扩散的条件图像生成(Diffusion-based Conditional Image Synthesis, DCIS)的研究发展迅速。 随着该领域研究的快速发展,模型架构、训练方法和采样技术的多样化,以及条件生成任务...
DALL·E 2 之所以能够生成十分惊艳的图像,扩散模型功不可没,相比 GAN,该模型可以生成更多样,更高质量的图像(缺点在于计算量很大,需要反复迭代)。扩散模型的思想很简单,inference 的时候给定一个噪声信号作为输入,训练一个模型估计高斯噪声,用噪声减去这个预测的噪声,然后重复迭代以上操作直至恢复原始信号。理论上,可以...
GLIDE并非基于对抗生成网络或是VQ-VAE类模型所设计,而是采用了一种新的图像生成范式 - 扩散模型(Diffusion Model)。 作为一种新的生成模型范式,扩散模型有着和GAN不同且有趣的很多特质。这篇笔记梳理了过去一年多在扩散模型方向的一些主要工作,希望可以帮助读者更好的理解扩散模型以及GLIDE。在扩散模型相关论文中普遍...
尽管Transformer体系结构因其灵活性和可扩展性,在各个领域占主导地位,但在视觉生成领域,主要使用基于 CNN 的U-Net体系结构,特别是在基于扩散的模型中。为填补这一空白,本文引入了GenTron,这是采用基于Transformer的扩散生成模型。初始步骤是将Diffusion Transformers(DiTs)从分类到文本调整,这涉及对调整机制进行深入的经验...
一文看尽297篇文献!中科院领衔发表首篇「基于扩散模型的图像编辑」综述,算法,模态,草图,中科院,扩散模型,图像编辑,视频生成模型
yeyan:【扩散模型】geodiffusion:利用文本和box生成图像 Paint-by-Example github代码 Paint-by-Example论文 卡卡猡特:详解VQGAN(一)| 结合离散化编码与Transformer的百万像素图像生成 周弈帆:VQGAN 论文与源码解读:前Diffusion时代的高清图像生成模型 GitHub - buxiangzhiren/Asymmetric_VQGAN...
扩散模型、transformer 5445 6 4:54 App 爽翻了!用ai一键生成小说投到平台成功签约单日稿费五六百! 3099 1 0:25 App Oasis:神经网络中的Minecraft 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息网络传播视听节目许可证:0910417 网络文化经营许可证 沪网文【2019】3804-274号 广播电视节目制作...
基于扩散模型的图像生成过程可以认为是一个迭代去噪过程。 从噪声图像开始,在每个步骤中,扩散模型会逐渐对图像进行降噪以生成符合目标概念的图像,将文本提示作为条件可以大大提升图像生成的效果。 对于文本到图像生成,文本嵌入通过交叉注意层连接到图像生成模型上,不过仍然有部分信息难以通过文本提示来描述,比如物体的位置和...
扩散模型是一种基于概率密度函数的生成模型,它通过在潜在空间中逐步扩散随机噪声来生成数据。相比于传统的生成模型,扩散模型具有更好的生成质量和可解释性,因此在图像生成领域具有广泛的应用前景。 基于扩散模型的文本图像生成技术主要包括两个步骤:首先是利用自然语言处理技术将文本描述转换为潜在空间的表示;然后通过扩散模...
05:36 的生成算法,包括VAE,然后game网络,还有我们的扩散模型,那基于扩散模型,现在比较常见的图像生成产品就是open AI的大类系列,然后谷歌的imagine,开源的stableion,好,那这一部分我们就给大家说这些。 展开