Depth-to-image是图生图的一个增强。它生成的图片时,会使用depth map作为额外的条件。 Step 1.输入图片编码到潜空间 Step 2.MiDaS(一个是AI深度模型)基于输入图片预测depth map Step 3.为潜图片添加噪点。同样,denoising strength控制加入多少噪点。 Step 4.Noise predictor预测潜空间的噪点,由文本提示词与depth m...
计算图片的CLIP embedding,然后输入到DALL-E-2的decoder中,设置DDIM的\eta>0,就可以得到和原图类似的生成图片: Interpolations:两张图片先分别计算CLIP embedding,然后两个embedding通过spherical interpolation融合,输入到DALL-E-2的decoder生成图片: Text Diffs:准备两个text prompts,经过CLIP计算embedding,然后两个embedd...
使用AdaGN引入timestep和class embedding: \text{ time_emb }* GN( \text{ hidden}) + \text{ class_emb} LDM通过在perceptually equivalent隐空间去噪,旨在更好学习语义向量,提高其质量。但个人理解LDM主要还是解决性能问题,其效果也有pipeline的贡献,比如AutoEncoder Conditioned Guidance guided training目前是默认...
4.2 利用用户提供的特定结构框架进行蛋白质结构设计应用案例: (a) 无约束单体设计(contigmap):全新骨架的蛋白质结构创新设计,通 过RFdiffusion 实现从头生成新颖、非同源蛋白质结构; (b) 特定骨架引导设计 (scaffoldguided):利用已有结构...
首先使用一个生成16×16 latent map(对应256×256的图像)的基础模型;然后是一个超分辨率模型,将基础latent map上采样为64×64(对应512×512的图像)。其中超分辨率模型是在基础模型训练完成后再进行训练的。 如前所述,研究人员总共训练了两个VQGAN模型,一个是16×16潜分辨率和256×256空间分辨率,另一个是64×64...
visualization of brain white matter using diffusion tensor data to map the six-dimensional tensor to a three dimensional space, employing Markov random walk and diffusion distance algorithms, leading to a new distance-preserving map for the DTI data with lower dimension and higher throughput ...
本篇文章聊聊Stable Diffusion生态中呼声最高、也是最复杂的开源模型管理图形界面 “stable-diffusion-webui” 中和 VAE 相关的事情。 写在前面 Stable Diffusion 生态中有一个很重要的项目,它对于 SD 生态繁荣做出的贡献可以说居功至伟,自去年八月下旬推出后,至今狂揽近十万颗 Stars,足以说明社区用户对它的认同和感...
SD3 以序列 Embedding 的形式处理文本输入和视觉隐空间特征。位置编码 (Positional Encoding) 是施加在隐空间特征的 2x2 patch 上的，随后被展开成 patch 的 Enbedding 序列。这一序列和文本的特征序列一起，被送入 MMDiT 的各个模块中去。两种特征序列被转化成相同特征维度，拼接在一起，然后送入一系列注意力机制...
Diffusion map based embedding and alignment. Contribute to sensein/mapalign development by creating an account on GitHub.
sets. A great deal of attention has been recently paid to the so-called “kernel eigenmap methods” such as local linear embedding [21], Laplacian eigenmaps [11], Hessian eigenmaps [18] and local tangent space alignment [25]. The remarkable idea emerging from these papers is that eigenvector...