DDPM出现后,OpenAI的人介入研究,发表了iDDPM,发现diffusion模型scale的很好(加大模型,加大数据集,表现明显提升),于是究极改进,终于在Diffusion-Beat-GANs这篇论文中在FID,IS这些分数上击败了当时比较好的GAN,并且提出了类别classifier-guidance来提高生成质量。后续有些工作把类别推广到text,image。但这类classifier-guidanc...
扩散模型是跨不同深度学习领域使用的生成模型。目前,它们主要用于图像和音频生成。最值得注意的是,这些模型是令人印象深刻的图像生成模型(例如 Dalle2 和稳定扩散)背后的驱动力。我相信您已经看过这些模型生成的闪烁图像。令人惊叹的结果证明了深度学习的进步是多么令人兴奋。 什么是Diffusion? 在物理学中,扩散只是任何...
更改 SD 中 Transformer 的自注意力输入是一种很常见的编辑方法。参见Stable Diffusion 中的自注意力替换...
不使用UNet的话，这里就直接用一个两层全连接网络来预测噪声。看起来是个很简单的任务，但效果却非常之...
Dispersion is the combined effect of diffusion and convection.分子扩散和对流就是两个阈值，分散是两者...
与目前趋同的Transformer类模型不一样,Diffusion始终都保持着比较独立的一套模型算法,上手的门槛貌似也更高一些,机会也多一些。 目前写了三篇文章,分别介绍DDPM原理,图像生成模型,视频生成模型,按照时间线梳理Diffusion的发展。 RuYy:全面解读Diffusion (一):图像生成模型概览11 赞同 · 0 评论文章 RuYy:全面解读...
Diffusion原理解析 笔记--细节补充&要点总结 核心要点 score matching:通过拟合$p_{data}(x)$的score而非其本身,得到$s_{\theta}(x)$,避开概率分布归一化常数的限制 通过Langevin dynamics,得到分布$s_{\theta}(x)$的采样 通过逐渐加噪,解决在数据集稀疏的地方$s_{\theta}(x)$学不好导致采样误差大的...
（1） 训练神经网络过程中不断迭代优化的对象是整个神经网络的权重W，而Diffusion这里是图像张量X；（2...
但我们显然知道diffusion训练代码并不是通过简单地重复进行x+\epsilon_t，然后对加噪后的图片直接不断...
RuYy:全面解读Diffusion (一):图像生成模型概览11 赞同 · 0 评论文章 视频生成并非图像生成的简单扩展 视频生成的挑战 在图像生成领域,扩散模型确实已经达到了很好的性能,但想要再有本质性的突破(参见上一篇末尾)并不容易。于是有部分研究者转向了视频生成的赛道。视频作为图像的序列,本身是图像生成任务的超集,它的...