Latent Diffusion Model LDM 主要思想 LDM 使用示例 LDM Pipeline LDM 中的 UNET LDM Super Resolution Pipeline Stable Diffusion SD v1 架构 SD v1.1 - v1.5 SD v2 SD 中的 Lora 相对于 DDIM, DDPM 以及 SDE,High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 一文重点在于 latent Space 和 Con...
在DDMP 中作者使用了 Unet 作为 diffusion model 的主干结构,该 Unet 使用了多节残差结构,而且先经过降采样然后上采样处理,并且在相同的空间分辨率的层中加上跳跃连接。额外地,作者还使用了多个全局注意力层,并在在每个残差块中加入了时间的 embedding。一些研究发现,对 Unet 上的优化能提高模型在一些数据集上的表...
模型结构的选取:U-Net vs.DiT U-Net是imgae diffusion model目前最为主流的模型结构,但最近的Sora和Stable Diffusion 3.0都选用Transformet-Based DiT作为模型基本的骨架,看起来似乎是个趋势,背后的逻辑是什么? 看一下主流stable diffusion model中UNet的模型结构: 几个问题: 模型包括多个down-sampling stage和up-sa...
device = 'cuda' model_path = 'dldemos/ddpm/model_unet_res.pth' config = unet_res_cfg net = build_network(config, n_steps) ddpm = DDPM(device, n_steps) train(ddpm, net, device=device, ckpt_path=model_path) 按照默认训练配置,在3090上花5分钟不到,训练30~40个epoch即可让网络基本收敛。...
1.3 UNet网络中如何使用文字embedding 前面已经介绍了如何生成输入文字 embedding,那么 UNet 网络又是如何使用的?实际上是在 UNet 的每个 ResNet 之间添加一个 Attention,而 Attention 一端的输入便是文字 embedding。如下图所示: 更详细的图如下: 2 扩散模型Diff...
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...
最近AI 绘图非常的火,其背后用到的核心技术之一就是 Diffusion Model(扩散模型),虽然想要完全弄懂 Diffusion Model 和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识,但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是 Diffusion Model。
然后,Generation Model 模块会利用这个表征向量生成一个图像表征向量,可以把它看作是图像的压缩版本。 最后,通过 Decoder 模块,将这个图像表征向量解码为一张清晰的图像。 2.1 Stable Diffusion Stable Diffusion 是一个比较热门的开源 Diffusion Model,它的架构如上图所示。
最近AI 绘图非常的火,其背后用到的核心技术之一就是 Diffusion Model(扩散模型),虽然想要完全弄懂 Diffusion Model 和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识,但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是 Diffusion Model。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 什么...
输入2: UNet网络结构第i层t时间步特征ψi(zt)∈RN×dψi(zt)∈RN×d 注意力公式Attention(Q,K,V)=softmax(QKT√d)⋅VAttention(Q,K,V)=softmax(QKTd)⋅V Q=WiQ⋅ψi(zt),K=WiK⋅τθ(y),V=WiV⋅τθ(y)Q=WQi⋅ψi(zt),K=WKi⋅τθ(y),V=WVi⋅τθ(y) ...