diffusion损失函数推导。两版diffusion模型代码,非条件生成,与条件生成。项目地址:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4867936, 视频播放量 37972、弹幕量 38、点赞数 578、投硬币枚数 414、收藏人数 1497、转发人数 135, 视频作者 时间女神的恶作剧, 作
发现现在最新的模型其实多数都是基于扩散模型(Diffusion Model),既然如此,依据咱们要知道的尿性,那必须给它掰开了揉碎了鼓捣清楚对不啦!哈哈哈哈哈哈哈哈!开工!!!BTW:以前介绍模型或算法的时候,我都是先介绍原理,想着代码后续再出,但是这样好像不太有助于大家使用哈!那这次!包括以后!咱们就不一样啦!咱们原理代码...
首先需要在扩散模型的隐空间上训练此分类器(类似PPLM在H_t上训练一样,这里是对x_t进行预测) 代码实现:(custom_trainer.py中的Classifier_Tree等类) 模型: BertModel+NN(lm_head)整个作为分类器(PPLM是一层NN,四两拨千斤) embedding使用此前diffusion-lm学习好的embedding forward函数: 输入:包括:input_ids+la...
551 0 03:42 App 扩散模型论文概述(三):Stability AI系列工作 879 0 10:08 App 【人工智能】英伟达Cosmos技术报告解读 | 世界模型平台WFM | 真实物理数据合成 | 扩散模型 | 自回归模型 | 视频分词器 | 视频处理流程 | 预 310 35 04:25:02 App 【唐宇迪】不愧是B站公认最好的扩散模型【Diffusion扩散...
plt.title('Diffusion Model') plt.show() 代码解析 1.导入必要的库:我们使用numpy库进行数值计算,使用matplotlib库进行结果可视化。 2.定义模型参数:D表示扩散系数,L表示空间长度,T表示总时间,N表示空间格点数,M表示时间步数。dx和dt分别表示空间步长和时间步长。 3.初始化浓度场:我们使用一个长度为N的一维数组...
【扩散模型(一)】中介绍了 Stable Diffusion 可以被理解为重建分支(reconstruction branch)和条件分支(condition branch) 【扩散模型(二)】IP-Adapter 从条件分支的视角,快速理解相关的可控生成研究 【扩散模型(三)】IP-Adapter 源码详解1-训练输入 介绍了训练代码中的 image prompt 的输入部分,即 img projection ...
在文本生成领域,扩散模型可以生成自然流畅的文本。此外,扩散模型还可以用于多模态生成,例如生成图像和文本的联合分布。 扩散模型的发展历程可以追溯到 2015 年,当时就有人提出了相类似的想法。2019 年,扩散模型得到了进一步的发展。最终在 2020 年,人们提出了 denoising diffusion probabilistic models(DDPM),这可以说是...
这种扩散过程可以看作是一种逐渐添加噪声的过程,通过逐步增加噪声,模型能够学习到数据分布的内在结构和规律。 二、Diffusion Model的原理 Diffusion Model的核心原理在于通过逐步增加噪声的方式,将原始数据分布转化为一个易于采样的简单分布。然后,通过逆向过程,逐步去除噪声,从而生成新的数据样本。在训练过程中,Diffusion ...