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，...
1.1 用 Mamba 架构进行高分辨率图像生成 扩散模型在图像生成方面取得了巨大的成功。由于 Transformer 架构的有效性和可扩展性,扩散模型的 Backbone 已经从以 U-Net[1]为代表的卷积神经网络发展到 Vision Transformer[2][3][4][5]。基于 Transformer 的扩散模型将图像编码为 latent 特征图,再把 latent 特征图分成...
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...
geodiffusion主要应用于自动驾驶数据的生成,将各种几何条件转换成文本提示,并增强预训练的文本到图像扩散模型,用于高质量的检测数据生成,能够编码不仅包围框,还包括自动驾驶场景中的摄像机视图等额外的几何条件。 geodiffusion模型设计基于sd 1.5微调,目前更新了推理代码,暂时未更新训练代码,可以参考sd训练代码微调。 3.1 ...
其中一种方法是“扩散模型”——一种从气体扩散的物理过程中获得灵感的方法,并试图在多个科学领域对同一现象进行建模。然而,在图像生成领域,它们的应用最近变得越来越明显。主要是因为我们现在有更多的计算能力来测试复杂的算法,这些算法在过去...
去噪扩散概率模型（DDPM）在图像生成、音频合成、分子生成和似然估计领域都已经实现了 SOTA 性能。同时无分类器（classifier-free）指导进一步提升了扩散模型的样本质量，并已被广泛应用在包括 GLIDE、DALL·E 2 和 Imagen 在内的大规模扩散模型框架中。然而，无分类器指导的一大关键局限是它的采样效率低下，需要对两...
生成透明通道的扩散模型。 4383 1 0:46 App 24年最好发论文的方向:Mamba魔改&应用,24篇参考文献来袭! 2959 -- 1:33 App Agent Attention卷疯注意力范式,Softmax和线性双注意力强强联手 350 -- 2:23 App SORA:OpenAI 的视频生成模型来了 443 7 2:01:11 App 起猛了!Transformer这下真成“万物起源”...
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...
扩散模型已经成为了主流的文本到图像生成模型，可以基于文本提示的引导，生成高质量且内容丰富的图像。但如果输入的提示过于简洁，现有的模型在语义理解和常识推理方面都存在局限，导致生成的图像质量下降明显。为了提高模型理解叙述性提示的能力，中山大学HCP实验室林倞团队提出了一种简单而有效的参数高效的微调方法SUR-...
该研究提出了首个汉字图像生成框架 GlyphDraw，其中利用一些辅助信息，包括汉字字形和位置在整个生成过程中提供细粒度指导，从而使汉字图像高质量无缝嵌入到图像中；该研究提出了一种有效的训练策略，限制了预训练模型中可训练参数的数量，以防止过拟合和灾难性遗忘（catastrophic forgetting），有效地保持了模型强大的开放域...