爆火Block Diffusion引发LLM架构变革?自回归+扩散模型完美结合 | ICLR 2025 编辑:LRS 【新智元导读】块离散去噪扩散语言模型(BD3-LMs)结合自回归模型和扩散模型的优势,解决了现有扩散模型生成长度受限、推理效率低和生成质量低的问题。通过块状扩散实现任意长度生成,利用键值缓存提升效率,并通过优化噪声调度降低训练方差,达到扩散模
对于模型能力上的升级,SUR-Adapter通过一个轻量级的Adapter网络将LLMs的表征与CLIP编码得到的表征形状对齐,其中,Adapter网络由一个简单的attention组成,而将LLMs表征进行蒸馏的过程则通过优化query的方式进行,通过计算query和LLM表征之间的KL散度,让CLIP编码出来的文本表征分布与LLM表征尽可能相近。其具体损失函数计算如下: ...
多了这一步转换,从The bitter leason[2]来看,就是加入了人工先验,应该去除。所以,diffusion LLM的scaling law应该会比 autoregressive 版本强,语言模型从𝑝(𝑥𝑡|𝑥0,𝑥1,...,𝑥𝑡−1) 采样太拉啦,diffusion直接从 𝑝(𝑥0,𝑥1,...,𝑥𝑡−1,𝑥𝑡) 采样才是未来。此外,transforme...
(4)对于去噪denoise,把上面加噪的过程反过来就行,所以核心就是每步都要求正确预测noise,然后用上一步的图片减去noise图片 3、既然整个image生成过程的核心是准确预测每一步的noise,那么预测的目标自然就是每个步骤的noise咯!预测需要通过DNN来完成,已下图为例:预测step 2的noise,那么输入就是step 2加噪的图片、step...
本文将介绍一种基于Stable Diffusion、LangChain和LLM(大型语言模型)的自动图片生成方法。 首先,我们需要了解Stable Diffusion。它是一种基于深度学习的图像生成算法,通过给定一些随机噪声和文本描述,能够生成符合描述的逼真图片。LangChain则是一个自然语言处理工具,用于将文本描述转换为适合Stable Diffusion处理的格式。通过...
对于很多初学者来说,会对Stable Diffusion中的很多术语感到困惑,当然你不是唯一的那个。 在这篇文章中,我将会讲解几乎所有你在Stable Diffusion中需要了解的关键术语。搞懂了这些术语,使用stable diffusion起来就会事半功倍。 4x-Ultrasharp 4x-Ultrasharp是一款流行的人工智能图像增强工具,能够生成高清晰度的图像。它在...
LLM苦推理速度久矣 来自加州大学圣地亚哥分校和上海交通大学的几位研究者发表了他们关于「一致性大语言模型」的研究成果(Consistency LLM),使用Jacobi解码算法实现并行化并使用「一致性损失函数」,将文字生成速度提升了2.4-3.4倍。 DeepMind新发布的AlphaFold 3是科技圈今天的绝对大热门,成为了Hacker News等许多科技媒体的...
Stable Diffusion背后公司开源大语言模型，很火，但很烂 金磊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 万万没想到，以文生图著名的Stable Diffusion，也入局了大语言模型（LLM）之战。它背后的公司Stability AI，正式推出类ChatGPT产品——StableLM。△由Stable Diffusion XL生成 据了解，这个模型目前处于Alpha版本，拥有...
通过在上下文学习中利用现有的强大LLMs(如ChatGPT),Dysen实现了(几乎)与人类水平的动态时间理解。最后,具有丰富动作场景细节的视频DSG被编码为细粒度的时空特征,集成到基础T2V DM中进行视频生成。 在流行的T2V数据集上的实验表明,Dysen-VDM始终以显着的优势超越以前的方法,特别是在复杂动作场景中。 14、Face2...
Muse以masked modeling任务在离散token空间上进行训练:给定从预训练的大型语言模型(LLM)中提取的文本嵌入,Muse的训练过程就是预测随机masked掉的图像token。 与像素空间的扩散模型(如Imagen和DALL-E 2)相比,由于Muse使用了离散的token,只需要较少的采样迭代,所以效率得到了明显提高; 与自回归模型(如Parti)相比,由于Mus...