cross-attention是扩散模型中关键的技术之一,在LoRA中通过微调该模块,即可微调生成图片的样式,而在Hypernetwork中使用两个带有dropout和激活函数的全链接层,分别修改cross attention中的key和value,也可以定制想要的生成风格。可见cross attention的重要性。 在讲cross-attention之前,先看看经典的transformer中attention的含义,...
LDM通过在UNet 模型中使用交叉注意机制(cross-attention),将Diffusion Models转变为更灵活的条件图像生成器。本来将使用text-to-image来举例。 这里引入一个新的encoder\tau _\theta(这个是用于条件编码的encoder,和上面提到的用于降维的是不同的)来将条件y映射到\tau _\theta(y ) \in \mathbb{R} ^{M \times...
六、Stable Diffusion Cross-attention技术 Cross-attention 是通过提示词产生图片的核心技术。 文本转换器的输出,会被noise predictor在U-Net中使用到多次。 U-Net以一个叫做cross-attention机制的方式来使用它,cross-attention机制允许模型在不同的特征层次上关注相关的区域,从而提高生成结果的质量,这即是prompt适配图片...
Colossal- AI 通过 ZeRO，Gemini, Chunk-based 内存管理等策略以及 Flash Attention 模块优化 Cross-attention 计算，极大地降低了 Diffusion model 的训练的显存开销，使用户在 10G 显存的消费级显卡（如 RTX3080）上就可以训练 Diffusion model，在 A100 这样的专用显卡上最大可以直接支持单卡 Batch Size 256 的训...
在潜在表示空间上进行diffusion操作的主要过程和标准的扩散模型没有太大的区别，所使用的扩散模型的具体实现为time-conditional UNet。但是，论文为扩散操作引入了条件机制（Conditioning Mechanisms），通过cross-attention的方式来实现多模态训练，使得条件图片生成任务也可以实现。下面我们针对感知压缩、扩散模型、条件机制的...
具体附加到了我们稳定扩散模型的噪声预测器U-Net的注意力交叉模块(cross-attention),具体的网络通常是非常简单的小神经网络。 通过之前的学习我们知道注意力交叉模块正是扩散模型用条件(文本)控制图像的地方 原始扩散模型的交叉注意力模块 超网络注入额外的神经网络参数来转换键和值 ...
改进的跨注意力映射(Cross-attention Maps):通过自动生成的标题改善了模型的跨注意力映射,这有助于模型更好地理解和处理视觉任务。 领域适应(Domain Adaptation):研究了在跨领域视觉任务中,如何通过文本目标领域对齐来提高模型在目标领域的表现。 模型个性化(Model Personalization):使用文本反演(Textual Inversion)和Dream...
无需训练的条件得分预测:这类方法无需对模型进行训练,可以直接将条件作用于模型的预测环节,例如在 Layout-to-Image(布局图像生成)任务中,可以直接修改 cross-attention 层的 attention map 来实现设定物体的布局。 2. 条件引导的得分评估 条件引导估的得分估计方法是通过条件预测模型(如上图 Condition Predictor)反传...
Cross-Attention: 跨注意力机制其实很简单,类似于经典latent diffusion models中U-Net的跨注意力机制,将条件对应的特征作为注意力机制的K和V,以图片特征作为Q进行运算,从而达到将条件融入图片生成过程中的效果。 adaLN-Zero: 这个模块是这篇工作中的另一创新点,是针对Transformer原本layer normalization在图像生成任务上...
Colossal- AI 通过 ZeRO,Gemini, Chunk-based 内存管理等策略以及 Flash Attention 模块优化 Cross-attention 计算,极大地降低了 Diffusion model 的训练的显存开销,使用户在 10G 显存的消费级显卡(如 RTX3080)上就可以训练 Diffusion model,在 A100 这样的专用显卡上最大可以直接支持单卡 Batch Size 256 的训练, ...