DDPM出现后,OpenAI的人介入研究,发表了iDDPM,发现diffusion模型scale的很好(加大模型,加大数据集,表现明显提升),于是究极改进,终于在Diffusion-Beat-GANs这篇论文中在FID,IS这些分数上击败了当时比较好的GAN,并且提出了类别classifier-guidance来提高生成质量。后续有些工作把类别推广到text,image。但这类classifier-guidanc...
与目前趋同的Transformer类模型不一样,Diffusion始终都保持着比较独立的一套模型算法,上手的门槛貌似也更高一些,机会也多一些。 目前写了三篇文章,分别介绍DDPM原理,图像生成模型,视频生成模型,按照时间线梳理Diffusion的发展。 RuYy:全面解读Diffusion (一):图像生成模型概览11 赞同 · 0 评论文章 RuYy:全面解读...
Diffusion统计学挣扎毕业水博一枚~日常没电intp 科研 南方科技大学 统计 查看详细资料 关注她发私信 动态 回答71 视频0 提问4 文章0 专栏0 想法1 收藏5 关注订阅 她的动态 还没有动态 个人成就 获得489 次赞同 获得304 次喜欢,34 次收藏 参与25 次公共编辑 关注...
更改 SD 中 Transformer 的自注意力输入是一种很常见的编辑方法。参见Stable Diffusion 中的自注意力替换...
Diffusion原理解析 笔记--细节补充&要点总结 核心要点 score matching:通过拟合$p_{data}(x)$的score而非其本身,得到$s_{\theta}(x)$,避开概率分布归一化常数的限制 通过Langevin dynamics,得到分布$s_{\theta}(x)$的采样 通过逐渐加噪,解决在数据集稀疏的地方$s_{\theta}(x)$学不好导致采样误差大的...
什么是 Stable Diffusion? 稳定扩散是 OpenAI Dalle.2 的开源替代品。由于稳定扩散是一种潜在扩散模型,因此我将尝试对 LDM 进行高级解释。还记得反向扩散过程如何使用神经网络逐渐降低噪声吗?稳定扩散使用 U-Net,这是一种基于卷积的神经网络,可将图像下采样到较低的维度,并在上采样期间重建它。在下采样层和上采样...
可解释性与可控性增强"Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis"与GANs相比，扩散模型在可解释性...
（1） 训练神经网络过程中不断迭代优化的对象是整个神经网络的权重W，而Diffusion这里是图像张量X；（2...
这里主要从diffusion模型优化角度,不包括super-resolution等pipeline级别优化 Improved DDPM从提升log-likelihood角度进行了一些优化,一般提升log-likelihood对提升图片质量和多样性都有提升,这在LDM中也有提到。 使用Lhybrid 学习方差 Σθ(t) 观察发现最初几步step对NLL贡献很大,且不同的方差主要在前几步差异大。根据...
diffusion概述 深度不学习 积累进步6 人赞同了该文章 1、DDPM 扩散概率模型DPM: 《Deep unsupervised learning using nonequilibrium thermodynamics》 基本思想是通过迭代前向扩散过程系统地、缓慢地破坏数据分布中的结构。然后,我们学习了一个反向扩散过程,该过程可以恢复数据的结构,从而产生一个高度灵活且易于处理的数据...