项目链接: DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps:https://arxiv.org/abs/2206.00927(NeurIPS 2022 Oral) DPM-Solver++: Fast Solver for Guided Sampling of Diffusion Probabilistic Models:https://arxiv.org/abs/2211.01095 项目开源代码:https://github...
本期博客旨在对条件扩散模型方向展开探讨,介绍 ICML 2023 的一篇论文《Contrastive Energy Prediction for Exact Energy-Guided Diffusion Sampling in Offline Reinforcement Learning》[7]。这篇文章给出了适用于后一类条件扩散模型生成问题的解决方案,即能量方程引导的条件扩散模型,并将其成功应用于离线强化学习问题,在复...
sample的时候可以选择 clip_guided.ipynb 对应的classifier guide:先classifier free得到\mu_\theta(通过cross attention),然后再通过x_{t-1}\leftarrow ~\mathcal{N}(\mu_\theta+\color{red}{s\Sigma_\theta\nabla_{x_t}\log F_\phi(x_t,\text{guide})}, \Sigma_\theta)。也可以选择text2im.ipynb...
项目链接: DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps:https://arxiv.org/abs/2206.00927(NeurIPS 2022 Oral) DPM-Solver++: Fast Solver for Guided Sampling of Diffusion Probabilisti...
1、Accelerating Diffusion Sampling with Optimized Time Steps 扩散概率模型(DPMs)在高分辨率图像生成方面显示出显著性能,但由于通常需要大量采样步骤,其采样效率仍有待提高。高阶ODE求解在DPMs中的应用的最新进展使得能够以更少的采样步骤生成高质量图像。然而,大多数采样方法仍使用均匀的时间步长,在使用少量步骤时并不...
DPM-Solver++: Fast Solver for Guided Sampling of Diffusion Probabilistic Models AI and ML Accelerator Survey and Trends Large-batch Optimization for Dense Visual Predictions ArXiv Weekly Radiostation：NLP、CV、ML 更多精选论文（附音频）论文 1：Closed-form Continuous-time Neural Networks 作者：Ramin ...
DPM-Solver++: Fast Solver for Guided Sampling of Diffusion Probabilistic Models:https://arxiv.org/abs/2211.01095 项目开源代码:https://github.com/LuChengTHU/dpm-solver 项目在线 Demo:https://huggingface.co/spaces/LuChengTHU/dpmsolver_sdm 扩散模型的定义与采样方法 ...
autoencoder是一个基于encoder-decoder架构的图像压缩模型,对于一个大小为的输入图像,encoder模块将其编码为一个大小为的latent,其中为下采样率(downsampling factor)。在训练autoencoder过程中,除了采用L1重建损失外,还增加了感知损失(perceptual loss,即LPIPS,具体见论文The ...
1、Accelerating Diffusion Sampling with Optimized Time Steps 扩散概率模型(DPMs)在高分辨率图像生成方面显示出显著性能,但由于通常需要大量采样步骤,其采样效率仍有待提高。高阶ODE求解在DPMs中的应用的最新进展使得能够以更少的采样步骤生成高质量图像。然而,大多数采样方法仍使用均匀的时间步长,在使用少量步骤时并不...
接着,来到2021年的二月,OpenAI发布了“Improved Diffusion”:这篇论文提出了后来被广泛采用的Cosine Noise Schedule,Importance sampling,以及Stride Sampling加速采样等技术。 继之而来的,是2021年五月OpenAI所发布的“Classifier Guidance”(亦被称为Guided Diffusion)。这篇论文提出了一项重要的策略,即通过基于分类器的引...