而基于扩散概率模型 (Diffusion Probistic Models, DPM) 的方法能够较好地拟合长尾分布,在拟合真实数据分布的同时保留尾部特征。 图1 GAN-based 和 DPM-based 在长尾问题上的测试 来自美图影像研究院(MT Lab)与中国科学院大学的研究者共同提出一种基于 DPM 的盲人脸图像修复新方法 DiffBFR,实现了盲人脸图像恢复,将...
受到最近扩散模型(diffusion models)进展的影响,作者揭示了扩散模型所具备的两大特点:一是能够在不进行训练的情况下完成两幅图像间的转换,二是对有噪声的数据具有天生的稳健性。这些建议的特点有助于提高图像隐写任务的安全与稳健性。这是第一次尝试将扩散模型融入到图像隐写的研究中。相较于基于载体图的图像隐写技术...
采样sampling的过程(生成过程)为:将有噪声的图像(第一张图像为随机采样的高斯分布噪声)减去模型预测的噪声(噪声前面的其它参数可以由上面加噪的过程反向推导出来)不断把噪声去掉以恢复出原始的图像。 方差项\sigma也可以由模型来预测。 参考文献: Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models 引导扩散模型(Guided D...
采样sampling 的过程(生成过程)为:将有噪声的图像(第一张图像为随机采样的高斯分布噪声)减去模型预测的噪声(噪声前面的其它参数可以由上面加噪的过程反向推导出来)不断把噪声去掉以恢复出原始的图像。 方差项也可以由模型来预测。 参考文献:Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models 引导扩散模型(Guided Diffusion...
- 这篇论文提出了一种基于扩散模型(DM)的方法,从功能性磁共振成像(fMRI)获取的人类大脑活动中重建高分辨率图像。 - 这种方法利用了一种潜在扩散模型(LDM),称为稳定扩散(Stable Diffusion)。这种模型降低了DM的计算成本,同时保持了它们的高生成性能。 - 这篇论文还通过研究LDM的不同组成部分(如图像的潜在向量Z、...
基于用户给定的控制信息进行条件图像生成(Conditional Image Synthesis)在创建复杂视觉内容中起着关键作用。近年来,扩散模型(Diffusion Models)已经成为图像生成的高效方法,这使得基于扩散的条件图像生成(Diffusion-based Conditional Image Synthesis, DCIS)工作迅速增长。
这个是最早应用扩散模型做图像超分辨率任务的方案。该方法的思路很简单,直接将低分辨率图像LR简单的上采样后作为条件一起输入Unet。这样扩散模型的生成结果受LR引导,得到对应的高分辨率图像SR。 LatentDiffusion(High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models ) ...
扩散模型(Diffusion Models)是一类生成模型,其灵感来源于物理学中的扩散过程。扩散模型通过逐步添加噪声到数据,然后学习逆向过程——从噪声中恢复出原始数据,从而生成新的数据。这种方法允许模型在生成过程中引入随机性,从而生成多样化的结果。 二、BBDM模型原理 BBDM模型是一种基于扩散模型的图像配对翻译方法。它采用双向...
标题:Scaling Diffusion Models to Real-World 3D LiDAR Scene Completion 作者:Lucas Nunes, Rodrigo Marcuzzi, Benedikt Mersch, Jens Behley, Cyrill Stachniss 机构:波恩大学、拉马尔机器学习和人工智能研究所 原文链接:https://arxiv.org/abs/2403.13470 ...
随着模型越变越大,内存需求也随之增加。对扩散模型而言,这个问题愈加严重,因为扩散流水线通常由多个模型串成: 文本编码器、扩散主干模型和图像解码器。此外,最新的扩散流水线通常使用多个文本编码器 - 如: Stable Diffusion 3 有 3 个文本编码器。使用 FP16 精度对 SD3 进行推理需要 18.765GB 的 GPU 显存。