diffusion损失函数推导。两版diffusion模型代码,非条件生成,与条件生成。项目地址:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4867936, 视频播放量 3.6万播放、弹幕量 37、点赞数 540、投硬币枚数 380、收藏人数 1421、转发人数 127, 视频作者 时间女神的恶作剧
【扩散模型(一)】中介绍了 Stable Diffusion 可以被理解为重建分支(reconstruction branch)和条件分支(condition branch) 【扩散模型(二)】IP-Adapter 从条件分支的视角,快速理解相关的可控生成研究 【扩散模型(三)】IP-Adapter 源码详解1-训练输入 介绍了训练代码中的 image prompt 的输入部分,即 img projection ...
在生成效果上,扩散模型可以媲美广受欢迎的GAN的方法,并且相比GAN,扩散模型是基于最大似然的生成模型,在训练时不会遇到模式崩塌和不稳定的情况。此外GAN的discriminator的判别能力限制了GAN的生成多样性,而扩散模型的多样性更为丰富,并且在有条件生成任务中,由于扩散模型是从随机的噪声开始采样,即使对于同一张参考,扩散模...
100行代码手写diffusion alphaselftorch模型数据 在扩散模型的前向过程中,数据会经历一个连续的噪声添加过程,直到原始信号完全退化,从而得到一个良好的分布,通常是高斯分布。在每个时间步长 t,我们使用高斯分布 q(x_{t+1}|x_{t})从当前数据点 x_{t} 采样下一个数据点,表示为 x_{t+1}。该分布的均值和协...
扩散模型代码pytorch 扩散模型代码详解 扩散模型代码详细解读 代码地址:denoising-diffusion-pytorch/denoising_diffusion_pytorch.py at main · lucidrains/denoising-diffusion-pytorch (github.com) 前向过程和后向过程的代码都在GaussianDiffusion这个类中。 有问题可以一起讨论!