在各种生成应用中,扩散模型展示了卓越的有效性。现有模型主要侧重于通过加权损失最小化来对数据分布进行建模,但它们的训练主要强调实例级的优化,忽视了每个小批量数据内有价值的结构信息。 为解决这个限制,引入结构引导的扩散模型对抗训练(Structure-guided Adversarial training of Diffusion Models, SADM)方法。迫使模型...
如下图中的q(xt|xt−1)表示的就是前向过程或者扩散过程。而p(xt−1|xt) Image 2、背景 论文中写到: Image 这里在对扩散模型马尔可夫链的相关参数进行了解释。生成模型的本质就是估计给定数据样本的概率密度函数(PDF),然后根据估计的PDF采样随机生成。只是,对于深度生成模型,这个PDF没有显式的表达式,需要...
(i)将现有的扩散模型与一种新的基于定位的模块配对,只需要少量目标类别的训练可以使扩散模型的视觉和文本嵌入空间对齐;(ii)建立一个自动的流水线来构建数据集,其中包含{图像、分割掩模、文本提示}三元组,以训练所提出的定位模块;(iii)评估从文本到图像扩散模型生成的图像上的开放词汇定位的性能,并展示了该模块可以...
扩散模型通过用深度神经网络进行迭代噪声估计在图像生成方面取得了巨大的成功。然而,噪声估计模型的推理速度慢、内存消耗大和计算强度高,阻碍了扩散模型的高效应用。尽管后训练量化(PTQ)被认为是其他任务的首选压缩方法,但它在扩散模型上无法直接使用。 提出一种专门针对扩散模型的独特多时间步骤流程和模型架构的PTQ方法,通...
扩散模型通过用深度神经网络进行迭代噪声估计在图像生成方面取得了巨大的成功。然而,噪声估计模型的推理速度慢、内存消耗大和计算强度高,阻碍了扩散模型的高效应用。尽管后训练量化(PTQ)被认为是其他任务的首选压缩方法,但它在扩散模型上无法直接使用。 提出一种专门针对扩散模型的独特多时间步骤流程和模型架构的PTQ方法,通...
首先,我们揭示了扩散模型中存在的潜在风险,表明在训练过程中,它们可能容易被插入(恶意的)隐形后门,这可能导致不可靠和有害的行为。为此,我们提出了一种新的双层优化框架来表述训练过程,可以通过提出的不同算法实例化,分别用于无条件和条件...
论文题目:VDM Variational Diffusion Models 摘要:本文主要介绍了VDM(Variational Diffusion Models)的研究,通过对扩散模型进行改进,实现了在似然计算方面的突破。与传统的扩散模型相比,VDM在优化扩散过程的噪声schedule和网络参数方面具有更高的效率。 一、VDM的核心思想 VDM的核心思想是将扩散过程分为两个阶段:正向扩散和...
基于频率的扩散模型有助于提升数据压缩效率。 降低数据存储和传输的成本。在通信领域,它优化了信号传输的质量。减少信号在传输过程中的频率失真。该模型对于噪声去除具有显著效果。能精准识别并消除特定频率的噪声。基于频率的扩散模型在模式识别中崭露头角。帮助准确区分不同频率模式的数据。在医学影像处理中,它辅助医生...
论文阅读_扩散模型_DDPM,论文优化了扩散模型的具体实现,并证明了扩散模型可生成高质量的图像。具体方法是结合扩散概率模型和朗之万动力学去噪的加权变分训练模型。
实验结果表明,SAG改善各种扩散模型性能,包括ADM、IDDPM、Stable Diffusion和DiT。此外,将SAG与传统引导方法相结合可以进一步提高性能。 开源在:https://github.com/KU-CVLAB/Self-Attention-Guidance/ 7、DiffDis: Empowering Generative Diffusion Model with Cross-Modal Discrimination Capability ...