作者还通过ArcFace特征验证了不同方法的Identity保持的能力,发现属性操作前后,Diffusion Autoencoders的人脸特征余弦相似度要高于基于StyleGAN的方法。 与基于GAN的属性操作相比,Diffusion Autoencoders生成图像更真实,同时能够保留与属性操作无关的细节。与传统Diffusion方法通过复杂的编辑技术实现属性修改相比,Diffusion Autoenco...
Sampling with diffusion autoencoders 这一部分是解决无条件生成问题的,使用latent DM模拟zsem.如果只是想做条件DM的可以略过。 解码器通过以zsem为条件,扩散自编码器不再是生成模型。因此要从自编码器中采样,需要一个额外的机制来从潜在分布中采样 z_{sem} \in R^d 。虽然对于这项任务来说,VAE是一个很有吸...
Diffusion Video Autoencoders Disentangled Video Encoding 模型中包括两个独立的 encoder 提取视频帧中的 identity 信息(表示视频中人的身份特征,被认为是time-invarient的)与运动或面部表情 (motion) 特征。本文中这两个 encoder 都使用了预训练模型。由于视频中的身份特征一般不会有太大的变动,每帧的身份特征在最...
VAE（Variational Autoencoder）通常采用编码器-解码器结构，GAN（Generative Adversarial Network）通过生成器...
Celeba64 This experiment can be run on 2080Ti's. # diffae python run_celeba64.py About Official implementation of Diffusion Autoencoders diff-ae.github.io/ Topics deep-learning autoencoder latent-variable-models lsun diffusion-models ffhq cvpr2022 Resources Readme License MIT license Activ...
This paper explores the possibility of using DPMs for representation learning and seeks to extract a meaningful and decodable representation of an input image via autoencoding. Our key idea is to use a learnable encoder for discovering the high-level semantics, and a DPM as the decoder for ...
Diffusion 模型生成图片的效果堪称惊艳,但是推理速度慢的问题被广泛吐槽。本文介绍 Diffusion 模型推理加速的一种常见方式:用 AE(AutoEncoder) 和 VAE(Variational AutoEncoder) 进行图片压缩/反压缩。理论部分学完之后立即用代码进行实践,彻底掌握 AE/VAE。
A connection between score matching and denoising autoencoders Sliced score matching: A scalable approach to density and score estimationSampling with Predictor-Corrector Methods 参考以上结论,所以我们不需要知道 ∇xlogp(x)\nabla_{\mathbf{x}} \log p(x)∇xlogp(x) 便能对 score function 进行...
This is a multi-gpu PyTorch implementation of the paperDenoising Diffusion Autoencoders are Unified Self-supervised Learners: @inproceedings{ddae2023,title={Denoising Diffusion Autoencoders are Unified Self-supervised Learners},author={Xiang, Weilai and Yang, Hongyu and Huang, Di and Wang, Yunhong}...
通常来说一个自编码器autoencoder包含两部分: Encoder: 将图像作为输入,并将其转换为潜在特征空间的低维度表示 Decoder: 将低纬度特征表示作为输入,并将其解码为图像进行输出 整体过程如下所示: 正如我们在上图看到的,编码器就像一个压缩器,将图像压缩到较低的维度,解码器从压缩表示中重新创建原始图像。需要注意的...