蒸馏模式:利用预训练的扩散模型和ODE求解器来生成PF-ODE轨迹上的相邻点对,通然后过最小化这些点对一致性模型输出的差异,将扩散模型蒸馏为一致性模型。 隔离模式:不依赖预训练的扩散模型而独立地进行训练,这种方法使得一致性模型成为了一类独立的生成模型。 Alg.2 Consistency Model Training 这里有几点值得注意: (1)...
潜在一致性模型 LCM 扩散模型如DDPM,NCSN,其采样依赖于迭代采样过程,导致生成过程十分缓慢。为了克服这一局限性,一致性模型(Consistency Models,CM)通过直接将噪声映射到数据来生成高质量的样本。CM在理论上支持快速的一步生成,同时仍然允许多步采样,以计算量换取样本质量。并且,CM 还支持zero-shot 图像编辑,如image ...
4 Memory consistency model分类 Memory consistency model主要可以分为Strong model和Relaxed model两大类,如下图4所示为常见的memory model。 图4 常见memory model 一般来说,memory models之间是relaxed(weaker)还是stronger可以这样判断:如果所有model A里允许的行为也是model B里允许的行为,则model B比model A更rela...
1. 一致性模型 ... storage model: 内存中或者是 持久化 (写盘)consistency model:一致性模型,实现那些一致性 physical mode: 分布还是单 … www.itpub.net|基于8个网页 2. 内存一致性模型 什么意思... ...consistency model内存一致性模型; 一致性模型 Consistency curve 稠度曲线 ; [数] 相容曲线 ... ...
最近，受一致性模型（Consistency Model，CM）的启发，潜在一致性模型（Latent Consistency Model，LCM）出现了，作为图像生成中缓慢采样问题的一种解决方案。LCM 将反向扩散过程视为增强概率流 ODE（PF-ODE）问题。这类模型创新性地预测了潜空间中的解，不需要通过数值 ODE 求解器进行迭代求解。因此，它们合成高分辨率...
Consistency models are supported in🧨 diffusersvia theConsistencyModelPipelineclass. Below we provide an example: importtorchfromdiffusersimportConsistencyModelPipelinedevice="cuda"# Load the cd_imagenet64_l2 checkpoint.model_id_or_path="openai/diffusers-cd_imagenet64_l2"pipe=ConsistencyModelPipeline.fro...
内存模型(memorymodel),也叫内存一致性模型(memory consistency model),它可以简单的理解为一系列对内存读写操作的规定,包括针对内存读写操作的重排序规则、可见性规则(一次读操作能否看到最近一次写入的结果?)等等。根据内存模型包含的一系列规定,我们可以推断出内存操作的结果,例如: ...
Since DINOv2 could produce evaluation better aligned with human vision, we evaluate the image fidelity using Fréchet Distance in the latent space of SoTA open-source representation model DINOv2, denoted as $\mathrm{FD}_{\text{DINOv2}}$....
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邀请直播讲解 Consistency Models (CM) (Song et al., 2023) accelerate score-based diffusion model sampling at the cost of sample quality but lack a natural way to trade-off quality for speed. To address this limitation, we propose Consistency Trajectory Model (CTM), a generalization encompassing...