另一个比较经典的conventional methods是基于块(patch-based)填补的方法,也就是说采用具有相似纹理的图像块将masked regions中缺失的像素补上。这些工作取用同一张图片中的patch完成Inpainting(PatchMatch[2]),或者是从数据库中通过检索的形式寻找similar patch[3],进而填补masked regions。 PatchMatch的流程图 Convention...
Ozan Özdenizci、Robert Legenstein撰写的《Restoring Vision in Adverse Weather Conditions with Patch - Based Denoising Diffusion Models》一文提出了一种新的基于补丁的图像恢复算法,该算法基于去噪扩散概率模型,能在恶劣天气条件下恢复图像的清晰度。
另外,为了能够在任意分辨率上生成图像,本文提出了一种Patch-Based的微调策略,解耦像素位置和图像内容之间的相关性,具体来说,将 v = [h_1, w_1, h_2, w_2] 编码成为 Fourier Embedding 作为条件输入扩散模型重建对应的区域,类似预SDXL多分辨率生成的优化。 [6] Is This Loss Informative? Faster Text-to-I...
方法将模型输入分成多个patch,并每个分配给一个GPU。然而,简单地实现这种算法会破坏patch之间的交互并丢失保真度,而考虑这种交互将导致巨大的通信开销。 为解决这个困境,观察到相邻扩散步骤的输入之间具有很高的相似性,并提出位移patch并行性,它利用扩散过程的顺序性质,通过重复使用前一时间步的预计算特征图为当前步骤提供...
即可以理解为,扩散模型的训练目标是,希望预测的噪声和真实噪声一致。 潜在扩散模型 通过训练过的由E和D组成的感知压缩模型,现在有了一个高效的、低维的潜在空间,其中高频的、难以察觉的细节被抽象出来。与高维像素空间相比,该空间更适合likelihood-based的生成模型,因为它们现在可以(1)专注于数据的重要语义,(2)在低...
下面主要就GAN详细描述。由于篇幅原因,VAE和Flow-based models这里就不过多介绍。GAN的训练过程可比喻为一场精妙的舞台表演。表演由两大角色联手完成——生成器与判别器。生成器扮演制作“假货”的角色,生成尽可能逼真的假数据来欺骗判别器。判别器则扮演辨别真伪的角色,判断生成器输出的数据是真是假。
下面主要就GAN详细描述。由于篇幅原因,VAE和Flow-based models这里就不过多介绍。GAN的训练过程可比喻为一场精妙的舞台表演。表演由两大角色联手完成——生成器与判别器。生成器扮演制作“假货”的角色,生成尽可能逼真的假数据来欺骗判别器。判别器则扮演辨别真伪的角色,判断生成器输出的数据是真是假。
关于DIT作者进阶的论文SIT《SiT: Exploring Flow and Diffusion-based Generative Models with Scalable Interpolant Transformers 》介绍，下一篇文章解析！！（知乎：二度；公众号：二度简并）论文重点 文章提出，使用一种基于Transformer架构的新型扩散模型DiT，并训练了潜在扩散模型，用对潜在patch进行操作的Transformer替换...
Rocky在这里拿GAN详细展开讲讲,由于篇幅原因,VAE和Flow-based models这里就不过多介绍,感兴趣的朋友可以找Rocky私下交流。 GAN由生成器GGG和判别器DDD组成。其中,生成器主要负责生成相应的样本数据,输入一般是由高斯分布随机采样得到的噪声ZZZ。而判别器的主要职责是区分生成器生成的样本与gt(GroundTruth)gt(GroundTruth...
DreamBooth, on the other hand, offers a much more efficient alternative, needing only 16 GB of GPU RAM—dramatically lowering the hardware requirements. Thanks to this, users can now leverage cloud-based solutions likeDigitalOcean GPU Dropletsto run DreamBooth efficiently without investing in expensiv...