论文:arxiv.org/abs/2401.0165 代码: 单位:中国科学院大学 Diffusion-SS3D 题目:Diffusion-SS3D: Diffusion Model for Semi-supervised 3D Object Detection 名称:Diffusion-SS3D:半监督3D目标检测的扩散模型 论文:arxiv.org/abs/2312.0296 代码:github.com/luluho1208/D 单位:台湾阳明交通大学 3DifFusionDet ...
第1 篇:《Denoising Diffusion Probabilistic Models》 摘要 前一篇介绍了 diffusion model 的设计灵感和主要的思想。这篇沿用了之前的想法,用一个马尔科夫链来构成一个生成模型,训练是是把原始分布逐步扩散到一个噪声分布,然后学习其逆扩散的过程。不同的是此处把模型的逆扩散过程更加形象地看成是去噪过程(DDPM),并...
虽然 diffusion model 近几年有了大的发展,但在生成任务上,比较 GANs 还是略逊一筹。作者认为 diffusion model 在目前还没有被深度研究优化,于是对目前的 diffusion model 进行大量的消融优化,并借鉴 conditional GANs 来训练 conditional diffusion model,并使用分类信息来引导生成过程,大幅度提到了 diffusion model 的...
链接是 Diffusion Model for Dense Matching 作者来自 韩国 ICLR得分也是 4个8 (accept, good paper) What: 现有数据驱动的图像匹配算法不能解决 有歧义区域匹配,比如 没有纹理的区域,重复的区域,和 比较大的 displacement 或者噪声。 本文提出了 DiffMatch,一个 conditional diffusion-based framework 来显式利...
为了系统地阐明diffusion model的研究进展，我们总结了原始扩散模型的三个主要缺点，采样速度慢，最大化似然差、数据泛化能力弱，并提出将的diffusion models改进研究分为对应的三类：采样速度提升、最大似然增强和数据泛化增强。我们首先说明改善的动机，再根据方法的特性将每个改进方向的研究进一步细化分类，从而清楚地展现...
4、Diffusion Model recap 在扩散模型里,有几个重要的假设。其中一个就是每一步扩散过程的变换,都是对前一步结果的高斯变换(上一节 MHVAE 的限制条件 2): ▲与 MHVAE 不同,编码器侧的潜在向量分布并不经过学习得到,而是固定为线性高斯模型 这一点和 V...
扩散模型(Diffusion Model)详解:直观理解、数学原理、PyTorch 实现 在过去的大半年里,以Stable Diffusion为代表的AI绘画是世界上最为火热的AI方向之一。或许大家会有疑问,Stable Diffusion里的这个"Diffusion"是什么意思?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...
本文综述了深度生成模型,特别是扩散模型(Diffusion model),如何赋予机器类似人类的想象力。扩散模型在生成逼真样本方面显示出巨大潜力,克服了变分自编码器中的后分布对齐障碍,缓解了生成对抗网络中的对抗性目标不稳定性。 扩散模型包括两个相互...
Method(Model) Architecture & Scale SDXL 用的 UNet 是之前的三倍大,模型参数的增长主要是由于更多的注意力block和更大的交叉注意力 图1 左边是SDXL的用户满意度超过了 SD1.5, SD2.1(2.1还不如1.5啊,难怪c站一大堆模型都是1.5的) 右边是SDXL的两阶段pipeline,在基础模型之后多了一个refiner。先用SDXL生成...
在论文中,扩散模型的训练过程如下 训练过程第2步 目的: 生成一张不带任何噪音的图片x0x0。 例如,下图中,红色框的图片就是不带任何噪音的图片。 公式讲解: q(x0)q(x0)表示x0x0的满足的分布为q(x0)q(x0),因此x0∼q(x0)x0∼q(x0)表示从分布q(x0)q(x0)中抽取一张图片x0x0。