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 ...
pip install git+https://github.com/axolotl-ai-cloud/diff-transformer.git Editable: git clone git@github.com:axolotl-ai-cloud/diff-transformer.git cd diff-transformer pip install -e . Usage This is meant to be used as: axolotl convert-diff-transformer path/to/config.yml: Converts a transfo...
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 所示...
Differential Transformer. Contribute to james-hx-song/DiffXformer development by creating an account on GitHub.
在ICLR2024 上,由南洋理工大学-商汤联合研究中心 S-Lab,香港中文大学,及上海人工智能实验室等合作提出了一种基于扩散模型的大量类别 3D 物体生成框架(Large-Vocabulary 3D Diffusion Model with Transformer),克服了三个主要挑战: a)3D 生成需要高效且表达力强的 3D 表示, b)3D 物体拥有丰富多样的几何及纹理信息,...
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...
本文提出一种新模型,称为扩散视觉transformer (DiffiT),由一个具有U形编码器和解码器的混合分层架构组成。本文提出一种新的依赖时间的自注意力模块,允许注意力层以有效的方式自适应其在去噪过程的不同阶段的行为。 此外,本文还提出了LatentDiffiT,由transformer模型和所提出的自注意力层组成,用于高分辨率图像生成。
第一阶段:将真实图像压缩为Transformer的先验特征,此阶段训练Transformer和LE进行特征压缩。 第二阶段:训练潜在扩散模型生成无需真实图像的先验特征,同时联合训练Transformer和扩散模型以提升性能。 推理过程:首先通过LE将输入的模糊图像压缩成条件潜在表示。其次通过条件化的扩散模型生成先验特征。最后利用Transformer在先验特征...
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, ...