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...
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 的性能,并超越了 GANs。 2、背景 2.1 diffusion model 的发展 diffusion model 是通过一...
但 classifier-guided diffusion model 需要额外训练一个分类器,而且是使用带噪声的图像来训练的,所以就不能用之前训练好的一般分类器,而且从形式上看,classifier-guided diffusion model 加了分类器后,有点类似 GANs 一样,加入了分类器梯度的对抗的机制,而 GAN 在这些数据上的 IS 和 FID 评价都不错,故不清楚是...
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...
本文首次对现有的扩散生成模型(diffusion model)进行了全面的总结分析,还在Github分类汇总了相关论文。 本综述(Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications)来自加州大学 & Google Research 的 Ming-Hsuan Yang、北京大学崔斌实验室以及 CMU、UCLA、蒙特利尔 Mila 研究院等众研究团队,首次对现有...
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...
8、AutoDiffusion: Training-Free Optimization of Time Steps and Architectures for Automated Diffusion Model Acceleration 扩散模型生成一张图像通常需要大量的时间步骤(推理步骤)。为加速这个繁琐的过程,统一地减少步骤被认为是扩散模型的不争之论的原则。然而,这样的统一假设在实践中并不是最优解;也就是说,对于不...
第五步: 预测噪声.输入xT,t到噪声预测模型,来预测此时的噪声z^t=ϵθ(xT,t).论文用到的模型结构是Unet,与传统Unet的输入有所不同的是增加了一个时间步的输入.model_out = self.model(x, t, x_self_cond=None) # 预测噪声 这里面有一个需要注意的点:模型是如何对时间步进行编码并使用的...
来自加州大学&Google Research的Ming-Hsuan Yang、北京大学崔斌实验室以及CMU、UCLA、蒙特利尔Mila研究院等众研究团队,首次对现有的扩散生成模型(diffusion model)进行了全面的总结分析,从diffusion model算法细化分类、和其他五大生成模型的关联以及在七大领域中的应用等方面展开,最后提出了diffusion model的现有limitation和...