Textual Inversion Adapter:该模块负责将语音中推理得到的身份和情绪语义特征,它的核心是 inversion 技术,其将输入的语义特征映射到 CLIP 域的 word tokens,两者合并后输入到 CLIP 文本编码器得到最终的表征,该表证通过 cross attention 的...
2.3 MIGC 的整体框架 图6：MIGC的overview。MIGC作为一个即插即用的控制器，可以安装在SD Unet的Cross-Attention层。确保SD的Cross-Attention层得到正确的各个实例属性正确的结果（用MIGC论文的描述就是shading results）。如图6所示，MIGC受分而治之的思想启发，将复杂的MIG多实例生成任务在Stable Diffusion的Cross-A...
实时语义分割中,降低计算量的主要方法是:减少输入图像尺寸,降低模型复杂度(即使用轻量化backbone,或减少backbone中特征图的channels,减少下采样次数如ENet),然而这两者都会大大降低精度。 UNet是分割的基础结构,能够提高精度,增加空间信息。但在实时场景下缺陷很大,一是UNet增加计算量,2是由于轻量化网络会剪裁模型,导...
MIGC作为一个即插即用的控制器,可以安装在SD Unet的Cross-Attention层。确保SD的Cross-Attention层得到正确的各个实例属性正确的结果(用MIGC论文的描述就是shading results)。 如图6所示,MIGC受分而治之的思想启发,将复杂的MIG多实例生成任务在Stable Diffusion的Cross-Attention(CA)层拆解成多个简单的单实例生成任务,...
,该方法训练了一个 Unet 来拟合 。损失函数表示为: 模型收敛后,就可以按照下面的 DDIM 采样公式并使用新得到的模块 采样 。 DDIM 的采样公式确保了生成的 符合1-ε 时刻的数据分布 ,从而解决了平均灰度问题。在这一步骤之后,就可以使用预训练的模型执行后续的采样步骤,直到生成 ...
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粗粒度全局控制使Panacea模型能够生成多样的多视角视频。这是通过将CLIP编码 [3] 的文本提示集成到UNet中实现的,这种方法类似于Stable Diffusion中使用的方法。得益于Stable Diffusion预训练模型,Panacea能够根据文本提示合成特定的驾驶场景。 Panacea模型的细粒度布局控制有助于生成与标注一致的合成样本。 Panacea 采用BEV布...
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为实现这一点,建立在去噪UNet(denoising UNet)的潜在特征上具有丰富的人口群体语义,并且可以利用这些特征来引导去偏置生成。训练属性分布预测器(ADP),一个将潜在特征映射到属性分布的小型多层感知机。ADP是使用现有属性分类器生成的伪标签进行训练的。引入的Distribution Guidance与ADP能进行公平生成。
为了解决这个问题,本文提出了一个双分支扩散模型,该模型包括一个基于SD的UNet的全景分支和视角分支,如下图2所示。全景分支旨在提供全局布局指导,并注册视角信息以获得最终全景,无需拼接;而视角分支则利用SD丰富的视角图像生成能力,并提供指导以减轻视角投影下的变形。这两个分支在扩散过程中共同工作,生成一个去噪的...