生成的图像在语义和视觉上与作为参考的图像相似。这个过程在概念上类似于基于风格的GAN模型,然而,它在保留图像的语义结构方面做得更好。 结论 我们已经介绍了图像生成领域的最新发展,称为潜扩散模型。ldm在以精细细节生成不同背景的高分辨率...
大型语言模型（LLM）的出现统一了语言生成任务，并彻底改变了人机交互。然而，在图像生成领域，能够在单一框架内处理各种任务的统一模型在很大程度上仍未得到探索。近日，智源推出了新的扩散模型架构 OmniGen，一种新的用于统一图像生成的多模态模型。OmniGen 具有以下特点：统一性：OmniGen 天然地支持各种图像生成任务，...
而扩散模型没有这种对抗性。 图像质量:扩散模型生成的图像往往具有更细腻的细节,尤其是在高分辨率图像生成方面。 多样性:扩散模型能够生成更多样化的样本,避免了模式崩溃(Mode Collapse)问题。 image-20240911193157798 二、扩散模型的生成过程详解 扩散模型的生成过程通过一系列的去噪步骤实现,下面我们将以数学公式和代码实...
扩散模型的大红大紫逐渐取代了GAN，并成为当前业界最有效的图像生成模型，就比如DALL.E 2、谷歌Imagen都是扩散模型。然而，最新提出的「一致性模型」已被证明可以在更短的时间内，输出与扩散模型相同质量的内容。这是因为，这种「一致性模型」采用了类似GAN的单步生成的过程。相比之下，扩散模型采用了一种反复采样的...
现在应该很容易想到图像生成模型的目标就是:训练一个网络模型去拟合真实图片分布,并使得拟合的图像分布尽量接近真实图像分布。那么如何衡量两个分布尽量接近这件事情呢? 极大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation) 如何衡量两个分布尽量接近这件事情呢?如今,绝大多数图像生成模型使用的极大似然估计法, 极大似然估计法...
但是,图像生成技术的突破主要得益于扩散模型,如Stable Diffusion XL在图像质量、细节和概念一致性方面设立了事实标准。 然而,这些扩散模型与自回归语言模型的工作原理和架构显著不同,导致在视觉和语言任务上实现统一生成方法面临挑战。这种差异不仅使这些模态的整合变得复杂,还凸显了需要创新的方法来弥合它们之间的差距。
OpenAI刚刚推出的年末新作GLIDE，又让扩散模型小火了一把。这个基于扩散模型的文本图像生成大模型参数规模更小，但生成的图像质量却更高。于是，依旧是OpenAI出品，论文标题就直接号称“在图像生成上打败GAN”的ADM-G模型也重新进入了大众眼中：光看Papers with Code上基于ImageNet数据集的图像生成模型榜单，从64 x 64...
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...
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。
前几天,OpenAI在Arxiv上挂出来了他们最新最强的文本-图像生成GLIDE [1],如头图所示,GLIDE能生成非常真实的结果。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...