NaturalSpeech2是利用扩散模型来做语音合成的大模型了。为了能够让大家更好地理解扩散模型,在做NaturalSpeech2的解读之前,我会用一到两期的时间,解读一下扩散模型的经典论文。 论文总览 扩散模型的经典论文主要是以下几篇: DDPM:Denoising Diffusion Probabilistic Models。UC伯克利分校发表于2020年,第一次使用扩散模型在...
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...
本文强调这种逼近方法的不足,并提出了一种新的引导方法:扩散潜空间的直接优化(Direct Optimization of Diffusion Latents, DOODL),通过优化扩散潜空间相对于预训练分类器在真实生成像素上的梯度,使用可逆扩散过程实现了高效的内存反向传播,实现即插即过的引导。展示更精确引导潜力的DOODL在计算和人类评估指标上优于一步...
在不修改模型的情况下,在FFHQ和ImageNet生成任务中使用GAN或扩散模型的质量比最先进方法更好。 8、Multiscale Structure Guided Diffusion for Image Deblurring 扩散概率模型(DPMs)已被用于图像去模糊,构建成一个以模糊输入为条件的图像生成过程,将高斯噪声映射到高质量图像上。与基于回归的方法相比,基于图像条件的DPM(...
ICCV 2023 | 从14篇论文看如何 改进扩散模型diffusion ?,1、DiscriminativeClassTokensforText-to-ImageDiffusionModels文本到图像扩散模型,使得生成多样且高质量的图像成为可能
值得一提的是，作者还公开了本综述扩散模型论文分类汇总GitHub链接。（附在文末～）话不多说，让我们赶紧来深入了解一下吧。一、介绍 扩散模型（diffusion models）是深度生成模型中新的SOTA。扩散模型在图片生成任务中超越了原SOTA：GAN，并且在诸多应用领域都有出色的表现，如计算机视觉，NLP、波形信号处理、多模态...
论文将重点放在最近的文本到图像扩散模型的对齐上,例如稳定扩散XL (SDXL),并发现由于视觉模式的非结构化性质,这种“参考不匹配”确实是对齐这些模型时的一个重要问题:例如,对特定风格方面的偏好很容易导致这种差异。 基于这一观察结果,提出了一种新的、记忆友好的扩散模型偏好对齐方法,该方法不依赖于任何参考模型,称...
先简单回顾一下DDPMDDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)NIPS2020前向扩散过程(Forward Diffusion Process) 在前向扩散过程中,数据逐步被添加噪声,使其逐渐变成一个标准高斯分布。具体地,给定一个数据样本 ,前向扩散过程定义为: (… 阅读全文
值得一提的是,作者还公开了本综述扩散模型论文分类汇总GitHub链接。(附在文末～) 话不多说,让我们赶紧来深入了解一下吧。 一、介绍 扩散模型(diffusion models)是深度生成模型中新的SOTA。 扩散模型在图片生成任务中超越了原SOTA:GAN,并且在诸多应用领域都有出色的表现,如计算机视觉,NLP、波形信号处理、多模态建模...
内容:作者提出使用潜在扩散模型(LDM)进行室内360° RGB全景图像补 painting的方法。 论文主要贡献: 提出一种新颖的双模态潜在扩散结构,在训练时同时利用RGB和深度全景数据,但在推理时仅需要RGB图像就能进行出色的补painting。 在每个扩散反噪声步骤中引入渐进式相机旋转,大幅提升全景图像的环绕一致性。