实验表明，DIFF Transformer 在注意力激活值（attention logits）和隐藏状态（hidden states）中的最大激活值显著低于 Transformer。例如，在注意力激活值的 Top-1 激活值上，DIFF Transformer 比 Transformer 低了近 8 倍。利用这一性质，DIFF Transformer 在注意力激活值的低比特量化下的性能也优于 Transformer，如图 ...
实验表明,DIFF Transformer 在注意力激活值(attention logits)和隐藏状态(hidden states)中的最大激活值显著低于 Transformer。 例如,在注意力激活值的 Top-1 激活值上,DIFF Transformer 比 Transformer 低了近 8 倍。利用这一性质,DIFF Transformer 在注意力激活值的低比特量化下的性能也优于 Transformer,如图 9 所...
代码：https://github.com/KwaiVGI/DiffMoE 核心突破：动态token选择与全局上下文感知 DiffMoE 首次在扩散模型中引入批级全局token池（Batch-level Global Token Pool），打破传统模型对单一样本内token的限制，使专家网络能够跨样本访问全局token分布。这种设计模拟了完整数据集的token分布，显著提升了模型对复杂噪声模式...
CARTOONDIFF: TRAINING-FREE CARTOON IMAGE GENERATION WITH DIFFUSION TRANSFORMER MODELS - CartoonDiff/CartoonDiff
DiffSpeaker: Speech-Driven 3D Facial Animation with Diffusion Transformer Paper | Demo Update [30/03/2024]: The evaluation code is updated. [07/02/2024]: The inference script is released. [06/02/2024]: The model weight is released. Get started Environment Setup conda create --name diffspea...
3D 感知Transformer。 基于提取的通用和特殊的 3D 先验知识,DiffTF 可以生成具有丰富语义的各种高质量 3D 物体。 并且在ShapeNet和OmniObject3D上与SOTA 方法的对比验证了DiffTF的良好性能。作者希望本文可以为大词汇量 3D 生成提供一些有价值的见解。 参考文献 ...
3D 感知Transformer。 基于提取的通用和特殊的 3D 先验知识,DiffTF 可以生成具有丰富语义的各种高质量 3D 物体。并且在ShapeNet和OmniObject3D上与SOTA 方法的对比验证了DiffTF的良好性能。作者希望本文可以为大词汇量 3D 生成提供一些有...
DiffTF整体流程图:1)训练共享权重解码器并拟合三平面特征;2)使用经过训练的三平面优化3D感知Transformer扩散模型。 2.1 3D表征 Triplane 拟合 正如前文所述,Triplane这种三平面的混合表示可以同时满足表达力强和高效的要求。Triplane表示由3个三个轴对齐的正交特征平面,记为, 以及一个用于从平面中解析采样特征的MLP解码...
Additionally, we integrate a simple but effective feature fusion module and a transformer-style feature extraction module into the DSRN, enabling it to leverage the guiding prior in the extraction, fusion, and reconstruction of multi-model images. Taking into account both accuracy and efficiency, ...
DiffiT ResBlock通过将所提出的DiffiT Transformer块 与额外的卷积层相结合,定义最终的残差单元: 潜空间 潜扩散模型被证明可以有效地生成高质量的大分辨率图像。在图4中,我们展示了隐DiffiT模型的架构。我们首先使用预训练的变分自编码器网络对图像进行编码,然后将特征图转换为不重叠的块并投影到新的嵌入空间。与DiT...