一、Diffusion Probabilistic Models (DPMs) Diffusion-based generative models: forward/diffusion process: 图中从右往左. 从 x0 经过好多个不同的 q(xt|xt−1) 到xT ,相当于 VAE 中的 encoder. reverse process: 图中从左往右. 从 xT 经过好多个不同的 q(xt−1|xt) 到x0 ,相当于 VAE 中的 de...
Generative Adversarial Networks (GANs) model :由生成器和判别器组成的模型,通过对抗训练学习复杂分布的采样过程。生成器试图生成逼真的数据,而判别器则试图区分真实数据和生成器生成的假数据。两者相互竞争,共同进步。 似然基生成模型(Likelihood-based Generative Models):这类模型的目标是学习一个模型,使得观察到的数...
首先,我们知道,扩散模型在生成图片的过程中,会从高斯噪声开始,逐步去噪,最终得到自然图像。 图片来源:CVPR 2022 Tutorial: Denoising Diffusion-based Generative Modeling: Foundations and Applications 基于扩散模型迭代去噪的性质,我们的 Collaborative Diffusion 在去噪的每一步都会动态地预测不同的扩散模型如何有效合作,...
42、DetDiffusion: Synergizing Generative and Perceptive Models for Enhanced Data Generation and Perception 43、SDDGR: Stable Diffusion-based Deep Generative Replay for Class Incremental Object Detection 九、关键点检测 44、Pose-Guided Self-Training with Two-Stage Clustering for Unsupervised Landmark Discover...
《Antibody complementarity determining regions (cdrs) design using constrained energy model》《Antibody-antigen docking and design via hierarchical structure refinement》,最近的工作《Antigen-specific antibody design and optimization with diffusion-based generative models》开发了一个基于扩散的生成模型,明确针对...
NeurIPS 2022(Outstanding Paper Award)-Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding。NeurIPS 2022杰出论文奖-具有深刻语言理解的逼真文本到图像扩散模型。 NeurIPS 2022(Outstanding Paper Award)-Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models。NeurIPS 2022杰出论文...
2. Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution by Song Yang: https://yang-song.net/blog/2021/score/ 3. Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective by Calvin Luo: https://arxiv.org/abs/2208.11970 生成模型希望...
论文SCORE-BASED GENERATIVE MODELING THROUGH STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS,从 stochastic differential equations 的角度,尝试提出了一个统一的扩散模型框架,来概括 DDPM,SMLD 等 score-based generative models。并结合物理理论,优雅的将 SDE 与扩散模型过程结合。 该论文的作者 宋飏 在他的博客中也详细地介绍了该...
Stable Video Diffusion采用了改进的EDM(Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models)调度器,显著提升了模型采样效率。在模型训练和推理过程中,合理选择和调优EDM参数尤为重要。 具体来看,EDM调度器最重要的改进在于其统一噪声强度的概念,将离散噪声改进为连续噪声。通过调整噪声强度参数,可以更灵活...
此外,基于分数的生成模型特别适合于贝叶斯推理任务,如求解病态逆问题,在医学图像重建中的几个任务上表现出优越的性能。 科技 计算机技术 生成模型 diffusion score-based model 机器学习