在通用image-to-image模型上取得了非常好的效果。相比于之前的《用Diffusion Models实现image-to-image转...
图像到图像翻译(Image-to-image translation):图像到图像 (I2I) 的转换旨在估计图像从源域到目标域的映射,同时保留输入图像的域不变特性,例如对象的结构或场景布局。从经典方法到现代的数据驱动(data-driven),许多视觉问题已被当做 I2I 任务而解决(例如,[7, 10, 17, 32, 42]))。那些基于深度学习的开创性方法...
简介 Denoising Diffusion Probabilistic Models(DDPM)是一种用于图像去噪的生成模型。它是一种基于自回归的生成模型,使用了扩散过程来在训练中逐渐去除噪声,并生成真实的图像。 Denoising Diffusion PyTorch(DDP)是一个基于PyTorch实现的DDPM库。它提供了训练和生成图像的功能。本文将介绍如何使用DDP进行图像去噪。 安装 首...
1、DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation 大型文本生成图像模型已取得显著进展,有能力从给定的文本提示中生成高质量和多样化的图像。然而,给定目标个体的一些参考图片(这里不妨称之为“主题”),这些模型还无法做到的是,在不同的上下文环境里去生成关于它们不同图片的能...
1、New Text-to-Image Diffusion Models (1)、基于LAION-5B扩大了训练数据集 模型在Stability AI的DeepFloyd团队创建的LAION-5B数据集上进行训练,比LAION-400M大14倍。 备注:LAION-400M曾是世界上最大的可公开访问的图像文本数据集。 (2)、基于NSFW 删除数据集内“不可描述内容” ...
stable diffusion模型是Stability AI开源的一个text-to-image的扩散模型，其模型在速度与质量上面有了质的突破，玩家们可以在自己消费级GPU上面来运行此模型，本模型基于CompVis 和 Runway 团队的Latent Diffusion Models，https://github.com/CompVis/stable-diffusionhttps://github.com/CompVis/latent-diffusion stable...
我们的隐式扩散模型(Latent Diffusion Models, LDM) 在图像修复和类条件图像合成(class-conditional image synthesis)方面取得了新的最佳分数,并在包括文本到图像合成、无条件图像生成和超分辨率等人物上的表现都极具竞争力;同时,与基于像素的 DM 相比,我们显著降低了计算要求。
参考链接 1、GitHub - CompVis/stable-diffusion: A latent text-to-image diffusion model 2、Denoising Diffusion Probabilistic Models 3、How to come up with good prompts for Stable Diffusion - Stable Diffusion Art
and sampling diffusion models. Ported directly from here, and then adapted over time to furt...