随后扩散模型有三个分支的发展,一个分支是关注扩散模型的合成质量,譬如DALLE2、Imagen和Stable Diffusion等;第二个分支是关注扩散模型的采样速度,譬如DDIM、Analytic-DPM、DPM-Solver等;最后一个分支是从连续的视角(而不是离散的视角)来看待扩散模型,譬如Score-base model等。 Figure 6: 扩散模型里程碑式的论文路线图...
首先模型基于一个预训练完成的扩散模型,将输入的噪声图像划分区块,针对每一个区块分别进行图像的生成。但是存在的显而易见的问题是,不同的区块之间可能会明显存在的不连贯的问题,因此文章中提出的解决思路是,将不同区块的不连续部分进行融合,然后送入一个全局去噪步骤后,即能保证最终生成图像的一致性。 MultiDiffusio...
超越GAN:在图片生成任务中,Diffusion Model超越了原有的SOTA模型——生成对抗网络(GAN)。GAN需要训练双网络,难度较大,容易不收敛,而Diffusion Model的网络方式更简单,训练过程更稳定。 三、Diffusion Model的应用 由于Diffusion Model在图片生成任务中的出色表现,它已经在诸多应用领域得到了广泛应用。例如,在图像超分辨率...
Diffusion model最大的优势是训练简单。 预测噪声”,其实就是用一个二范数来训练。Diffusion model借助了图像分割领域的UNet,训练loss稳定,模型效果非常也好。相比于GAN需要和判别器对抗训练或者VAE需要变分后验,diffusion model的loss真的是太简单了。 究其本质,其实就是我在1中提到的,diffusion model只需要“模仿”...
自21世纪20年代以来,一系列具有里程碑意义的研究论文已经向世界证明了扩散模型的强大能力,尤其是在图像合成领域超越了传统的生成对抗网络(GANs)。其中最引人注目的例子是OpenAI发布的DALL-E 3,这是一个高级的图像生成模型,进一步展现了扩散模型在实际应用中的巨大潜力。
扩散(Diffusion)对于人能智能而言,是一个借用的概念。在热力学中,它指细小颗粒从高密度区域扩散至低密度区域的过程。在统计学领域,这一术语则指将复杂的分布转换为简单分布的过程。 Diffusion Model 定义了一个概率分布转换模型,它的前向传播过程,可以将一个复杂的分布转换为了一个标准正态分布。
生成式AI呈现强大的创造力 阅读全文 扩散模型的里程碑 :Stable-Diffusion介绍与部署 AI YONG 生成式AI呈现强大的创造力 一、Stable Diffusion介绍Stable diffusion是一个基于Latent Diffusion Models(潜在扩散模型,LDMs)的文图生成(text-to-image)模型,… ...
扩散模型作为一种新兴的深度学习技术,近年来在大规模数据、强大算力的支撑下,其模型规模不断增长,催生出一系列具有里程碑意义的项目,如DALL·E 系列、Stable-Diffusion等,不仅在图像生成领域展现出卓越的创造力,而且在跨模态理解和生成任务上取得了重大突破,对产业产生了深远影响。
深度生成模型领域已经取得了显著进展，包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）以及基于能量的模型等。这篇论文提出了一种新的扩散概率模型（diffusion probabilistic models，简称diffusion model），这是该领域的一个重要里程碑。我们的论文提出了一个马尔可夫链模型，该模型由正向过程和反向过程组成。
扩散模型作为一种新兴的深度学习技术,近年来在大规模数据、强大算力的支撑下,其模型规模不断增长,催生出一系列具有里程碑意义的项目,如DALL·E 系列、Stable-Diffusion等,不仅在图像生成领域展现出卓越的创造力,而且在跨模态理解和生成任务上取得了重大突破,对产业产生了深远影响。