给扩散模型添加一个条件y,再有条件下和无条件下训练模型,预测噪声。 GLIDE大模型 论文连接:https://arxiv.org/abs/2112.10741代码地址(暂时还没训练):https://github.com/openai/glide-text2im有了上面的基础知识,终于到了最近一直在看的模型GLIDE。 该模型的作用是使用文本生成图片,它还能够进行图像修复。输入的...
扩散模型是一类基于随机过程的生成模型,利用扩散(Diffusion)和去噪(Denoising)的机制逐步生成目标图像。该模型最初由Sohl-Dickstein等人在2015年提出,但近些年才随着深度学习的发展重新引起了广泛关注。 1.1 扩散模型的基本原理 扩散模型的核心思想可以归结为两个过程: 正向扩散过程:将数据逐步加噪,直到数据变成一个接近于...
这就是扩散模型中“扩散”的由来:噪声在马尔可夫链演化的过程中,逐渐进入diffusion体系。随着时间的推移,加入的噪声(加入的溶质)越来越少,而体系中的噪声(这个时刻前的所有溶质)逐渐在diffussion体系中扩散,直至均匀。 Diffusion模型定义了一个概率分布转换模型T(注意:这不是"t ∈ { 1 , 2 , 3… T }"中的T...
Open AI首次公布了图像生成终结扩散模型一致性模型(Consistency Models)的开源代码,这极大可能会带领图像生成领域走入“疾驰”时代。 新技术革命悄然而至,AIGC领域或将打开新纪元 区别于以往扩散模型(Diffusion Models),此次Open AI公布的一致性模型(Consistency Models)在高效性上更具优势。这是一种全新的生成模型家族,...
统治扩散模型的U-Net结构被取代了!谷歌提出基于Transformer的可扩展扩散模型DiT!计算效率和生成效果均超越ADM和LDM!代码刚刚开源!#ai #人工智能 #扩散模型 #图像生成 #深度学习 - AI做题家于20221227发布在抖音,已经收获了9931个喜欢,来抖音,记录美好生活!
这里给大家介绍的是关于一种新的三维内容生成方法,叫做DreamCraft3D,它可以利用二维参考图像来指导几何雕刻和纹理增强的阶段,从而产生高保真和一致的三维对象。在后台私信「Craft3D」,即可获取论文pdf&代码地址。 文章的主要贡献有: 1、视角依赖的扩散模型:为了雕刻出能够一致渲染的几何形状,文章提出了一种基于得分蒸馏...
从噪声开始:首先从标准正态分布中随机采样一个噪声图像$x_T$。 逐步去噪:利用去噪网络从$xT$逐步生成$x{T-1}, x_{T-2}, \dots, x_0$,最终生成目标图像。 优化训练:通过最大化去噪过程的对数似然,来优化去噪网络的参数。 三、扩散模型的代码实现 ...
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