1、DDP: Diffusion Model for Dense Visual Prediction 提出一种简单、高效但功能强大的基于条件扩散流程(density visual predictions)的框架。方法采用“噪声到分割图”(noise-to-map)的生成范式进行预测,通过逐步从随机高斯分布中去除噪声来引导图像生成。这种方法称为DDP,无需特定于任务的设计和架构定制,易于推广到大...
超100篇!CVPR 2020最全GAN论文梳理汇总! 1、HSR-Diff: Hyperspectral Image Super-Resolution via Conditional Diffusion Models 尽管高光谱图像(hyperspectral image,HSIs)在执行各种计算机视觉任务中的重要性已被证明,但由于在空间域中具有低分辨率(LR)属性,其潜力受到不利影响,这是由多种物理因素引起的。 受到深度生...
此外,在开放式词汇分割(零点)设置中,DiffuMask在VOC 2012的未见类别上取得了新的最新结果。已开源在:https://weijiawu.github.io/DiffusionMask/ 8、Stochastic Segmentation with Conditional Categorical Diffusion Models 近年来深度神经网络发展,语义分割取得重大进展,但对于医学诊断和自动驾驶等安全关键领域而言,生成与...
这篇文章从热力学扩散中得到灵感,提出一种扩散模型(diffusion model),把原始信息逐步扩散到一个简单明了并能解析计算的分布(比如正态分布),然后学习这个扩散(diffusion)过程,最后在进行反传(reverse diffusion),从一个纯噪声逐步恢复出原始信息。 1、 扩散(diffusion) 扩散模型巧妙地把学习数据分布的过程转化成学习数...
第3 篇:《Classifier-Free Diffusion Guidance》 1、摘要 经过DDPM 和 DDIP 和 classifier-guided diffusion model 等技术的发展,diffusion model 生成的效果已经可以超越 GANs,称为一种生成模型的直流。尤其是 classifier-guided diffusion model 可以让生成图像的效果在多样性(FID)和真实度(IS)中权衡取舍。但 classi...
1、HSR-Diff: Hyperspectral Image Super-Resolution via Conditional Diffusion Models 尽管高光谱图像(hyperspectral image,HSIs)在执行各种计算机视觉任务中的重要性已被证明,但由于在空间域中具有低分辨率(LR)属性,其潜力受到不利影响,这是由多种物理因素引起的。
其中的矩阵就是对同一个node的一阶二阶...信息(文中称为diffusion) 如果需要做一个节点分类,则将该矩阵拿出来,再同 ww 进行element-wise(or 全连接?) 即可,得到预测的分类过程图示2论文内容以上过程应该蛮好理解的,可是论文其实可以写的更明白,可是参数和图示写的不怎么明白...
1、Discriminative Class Tokens for Text-to-Image Diffusion Models 文本到图像扩散模型,使得生成多样且高质量的图像成为可能。然而,这些图像往往在描绘细节方面不够精细,并且容易出现由于输入文本的歧义导致的错误。缓解这些问题的一种方法是在带类标签的数据集上训练扩散模型。这种方法有两个缺点:(i)监督数据集通常与...
最初的研究论文发表 7 个月后，CEO Emad Mostaque 向学术界提供了公司的部分计算资源，用于进一步开发文本到图像模型，Stability AI 这家公司因此参与其中。随着 Stable Diffusion 的病毒式传播，生成式 AI 热潮到来了，帮助 Mostaque 在推出后的几天内就从科技投资公司 Coatue 和 Lightspeed 获得了超过 1 亿美元...
Drag Your GAN与Rodin是近期两款备受关注的论文:它们一个基于GAN,一个基于Diffusion;它们一个做二维生成,一个做三维生成;它们一个来自学界,一个来自业界;它们一个发表在SIGGRAPH,一个发表在CVPR。本期由香港中文大学(深圳)理工学院GAP Lab主办的《AI Paper Story Sharing 论文背后的故事》系列讲座有幸邀请到了NTU...