在多模态数据处理中,Transformer和Diffusion模型的结合使用有哪些具体实例? 在多模态数据处理中,Transformer和Diffusion模型的结合使用主要体现在通过自然语言描述来指导图像生成或转换的过程中。虽然我搜索到的资料中没有直接提到Transformer模型与Diffusion模型的结合实例,但我们可以从相关技术的发展趋势中推断出这种结合的可能...
# https://github.com/facebookresearch/DiT/blob/main/models.pyclassDiT(nn.Module):"""Diffusion model with a Transformer backbone."""def__init__(self,input_size=32,patch_size=2,in_channels=4,hidden_size=1152,depth=28,num_heads=16,mlp_ratio=4.0,class_dropout_prob=0.1,num_classes=1000,le...
另一个来自NLP领域的非常著名的方法系列是transformer。他们在语言建模和构建对话AI工具方面非常成功。在视觉应用中,transformer表现出泛化和自适应的优势,使其适合通用学习。它们比其他技术更好地捕捉文本甚至图像中的语义结构。然而,与其他方法...
3. Base Model Muse的基础模型是一个masked Transformer,其中输入是映射的T5嵌入和图像token. 研究人员将所有的文本嵌入设置为unmasked,随机mask掉一部分不同的图像token后,用一个特殊的[MASK]标记来代替原token. 然后将图像token线性地映射到所需的Transformer输入或hidden size维度的图像输入embedding中,并同时学习2D ...
这些信息随后被用作先验知识,在扩散模型的正向和反向过程中捕捉协变量依赖关系。作者还将Transformer的预测...
其实,扩散模型(Diffusion Model)正是Stable Diffusion中负责生成图像的模型。想要理解Stable Diffusion的原理,就一定绕不过扩散模型的学习。 在这篇文章里,我会由浅入深地对最基础的去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM)进行讲解。我会先介绍扩散模型生成图像的基本原理,再用简单的数学语言对...
Diffusion和文生图之间有什么关系? Diffusion Model通过如下方式建构问题来实现图像生成: Forward diffusion:给一开始的输入图,每一步给它加上一些噪点,这样一直加到完全不具备任何现实图像意义、一个存储高斯正态分布的一个噪点图。 清晰的图片->通过函数一步一步加噪声->得到这些原始的噪声图->训练model->它可以预...
stable diffusion是混合卷积和transformer的结构,其中transformer部分主要使用了self-attention和cross-attention...
Sora 的 DiT 展开就是:Diffusion Transformer,Sora = Diffusion + Transformer,这种更进一步的扩散模型,不仅能够实现媲美 GAN 的图像生成质量,而且具有更好的扩展性和计算效率。 如果之前使用过、了解过 stable diffusion 的同学,对 Diffusion model 应该会有印象: ...