我读到一个名为DiT(Diffusion Transformer)的模型,在ImageNet上不同分辨率下取得了最先进的结果。您能讨论一下这个领域的基本原理和最新突破吗? 艾瑞斯·诺瓦教授: 啊,欢迎,年轻的学者。看到你对我们最近的探索如此感兴趣,真是太好了。让我们先从基础开始。你熟悉扩散模型吗?它们是概率模型,学习逆转逐渐向数据添加噪声的
然而,尽管Transformer在多个领域取得了成功,但并没有证据表明它会完全取代Diffusion模型。实际上,一些研究指出,Transformer和Diffusion模型可以相互补充,共同解决更复杂的任务。例如,一项研究发现,将Diffusion模型与Transformer结合使用,可以在保持自然性的同时,提高合成语音的质量[12]。另一项研究提出了一种统一的扩散框架,该...
常见的生成式模型有自回归模型,变分自编码器(VAE),生成对抗网络(GANs)和扩散模型(Diffusion Model)等。 生成对抗网络——GANs GANs由两个主要部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责从随机噪声中生成数据,试图欺骗判别器;而判别器则尝试区分真实数据和生成数据。两者通过对抗性训练不断优化,最...
Stable Diffusion 是基于 Latent Diffusion Model(LDM)的,LDM 是一款顶尖的文转图合成技术。在了解 LDM 的工作原理之前,让我们先看看什么是扩散模型以及为什么我们需要 LDM。扩散模型(Diffusion Models, DM)是基于 Transformer 的生成模型,它采样一段数据(例如图像)并随着时间的推移逐渐增加噪声,直到数据无法被识别。该...
SpatialTransformer模块输入为文本向量和上一步ResBlock的输出, 里面主要讲一下cross attention,其他都是一些维度的变换,卷积操作和各种归一化Group Norm,Layer norm, 利用cross attention将latent space(潜空间)的特征与另一模态序列(文本向量...
Stable Diffusion 是基于 Transformer 语言模型的。具体来说,它使用了 OpenAI's CLIP model 和 Diffusion models。 CLIP model 是一种图像-文本嵌入方法,可以将图像和文本映射到共同的嵌入空间,用于计算两者之间的相似性。Stable Diffusion 使用 CLIP model 来建立图像和文本描述之间的关联,从而实现根据文本生成图像的功...
AI进阶必看:Transformer架构原理详解 27:14 🚀硬核干货:Transformer注意力机制【技术原理深度解析】,LLM核心技术全公开! 26:10 【硬核解析】Diffusion Model 扩散模型:从原理到公式,彻底搞懂AI图像生成的底层逻辑! 33:27 【颠覆认知】Diffusion LLM横空出世!速度暴涨10倍,AI模型架构迎来革命? 09:27 解码LLM扩...
Diffusion Model扩散模型 1、扩散模型基本原理: 扩散模型包括两个步骤: 固定的(或预设的)前向扩散过程q:该过程会逐渐将高斯噪声添加到图像中,直到最终得到纯噪声。 2.可训练的反向去噪扩散过程pθ:训练一个神经网络,从纯噪音开始逐渐去噪,直到得到一个真实图像。
A masked diffusion model predicts masked tokens from unmasked ones, capturing both high-level structures and fine details in HSI data. An efficient spatiospectral Transformer, which removes self-attention from the decoder, is proposed to enhance the self-supervised process. This design allows mask ...