Code: CompVis/latent-diffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (github.com) Paper: https://arxiv.org/abs/2112.10752ContributionDiffusion model是一… 微风发表于图文多模态 CVPR 2022 | 十问解答 MAT: Mask-Aware Transformer for Large Hole Image Inpainting ReadP...发表于Pa...
Autoregressive Model的目的是将原始的caption条件,离散化成更加丰富的条件。在训练阶段是和Diffusion一起优化的。Text Encoder的输出以cross attention的形式作用在Autoregressive Model上,迭代预测下一个token。最终训练好Autoregressive Model后,将Autoregressive Model最后一层的embedding和Text Encoder的concat在一起作为条件输...
Enhanced Conditional Diffusion Models for Virtual Try-on Computer Vision Lab, DAMO Academy 1. Abstract Virtual try-on technology aims to improve the shopping experience by enabling customers and businesses to visualize how clothing items look when worn, using only digital images of the garments. Adva...
Remark 1. 作者这里说在noise prediction上满足self-coinsistency性质的diffusion model,在signal prediction上也同样满足。 这是因为原始的Consistency model是约束的PF ODE轨迹上两个点的去噪图像的一致性,而这里作者用了预测噪声一致性来代替。这里的边界条件也是通过喝consistency model一样的skip connection来约束的。
对于修复模型和精化模型,使用了预训练的stable diffusionV2.1,并修改第一个卷积层以适应额外的条件。(2)在所有阶段,均使用AdamW优化器,学习率固定为1e^{-4}。(3)使用大小为256×176和512×352的图像训练DeepFashion数据集。对于Market-1501数据集,使用大小为128×64的图像。
本文来自于NIPS 2021[1],是diffusion model在时间序列领域基石性的文章。虽然本文重点关注的是时间序列的 imputation 任务,但是该方法也可以用于interpolation和forecasting任务。本文使用了conditional score-based diffusion model,以可以观测到的值为条件,来得到空缺值的条件分布,模型示意图如下所示: ...
原文传送Stochastic Segmentation with Conditional Categorical Diffusion Models 一、贡献与方法 1.贡献 对diffusion model的采样过程进行改进,以适应分类型(categorical)数据; 相比于一般的分割模型给出一个固定的pred label, 基于DPMs的分割模型可以学习到标签(label)的分布,有利于捕捉到gernerated label的不确定性;可以...
该文章所提出的CCDM(conditional categorical diffusion model)是基于DDPM所提出来的一个变形。CCMM的整体结构与DDPM相似,分为前向过程、反向过程。前向过程将图像扩散成纯噪声图像,反向过程实现去噪。建议不了解DDPM的读者们可以先了解下其中的具体过程,能更好的理解CCDM,在这里比较推荐b站的大白话AI关于DDPM的介绍。(...
Conditional score-based diffusion model for imputation (CSDI) Training of CSDI(self-supervised learning) Implementation of CSDI Comments 论文链接: CSDI: Conditional Score-based Diffusion Models for Probabilistic Time Series Imputationarxiv.org/abs/2107.03502 本文中了2021 NeuralPS,是用扩散模型来做无监...
Since this paper investigates the meta-RL setting, they need to pre-train an accurate context encoder to provide context representations to the conditioned diffusion model. This context encoder is jointly trained with a dynamic model and a reward model, which take as inputs not only the state-...