The data can be downloaded fromthis repository. The code in thesegmentationdirectory contains example Jupyter notebooks to train the segmentation diffusion model, compute the per-tile clusterings and perform inference with given clusters and label prior information. A trained UNet on segmentation maps ...
实验结果表明,方法仅使用少量时间步长就实现出色的性能,例如在ImageNet 64×64上使用仅四个步骤,FID得分达到了17.86,而使用DDIM则为138.66。 9、DPM-OT: A New Diffusion Probabilistic Model Based on Optimal Transport 从扩散概率模型(DPMs)中进行采样可以看作是一个分段分布转换,通常需要反扩散轨迹的几百或几千...
其中,fθ(x)∈R 是一个以 θ 为可学习参数的实值函数(常称为 unnormalized probabilistic model 或者 energy-based model);Zθ 是一个和 θ 相关的归一化常数,作用是保证 ∫pθ(x)dx=1。 为了实现对原数据分布的拟合,可以通过最大似然估计来训练 pθ(x): maxθ∑i=1Nlogpθ(xi) 这个公式要求 ...
扩散模型(Diffusion Model)论文汇总 最近随着sora等工具的发布,AIGC领域迎来了一波又一波的研究热潮,调研23年的CVPR,AAAI,ICCV等重applications的会议,似乎贴合AIGC的工作的录用率相比于其他领域更容易accept,大家开始考虑:如何迎合这一波春风,思考为什么这个领域能够引起这么多的关注,我未来的工作又能够有哪些亮点来贴合现...
3. 连续时间的两种diffusion model:diffusion SDE与diffusion ODE 深度生成模型除了可以生成数据以外,还有一类核心任务是估计数据的概率密度(可以用模型计算的数据似然(likelihood)来刻画)。GAN被诟病的一点就是无法计算似然,因为它是隐式生成模型(implicit generative model),这导致GAN无法被用来数据压缩等领域。而VAE只能...
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...
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...
87、DiffIR: Efficient Diffusion Model for Image Restoration 图像恢复(image restoration,IR)中,传统的DM在大型模型上运行大量迭代以估计整个图像或特征图是低效的。为解决这个问题,提出一种高效的IR扩散模型(DiffIR),包括紧凑的IR先验提取网络(IR prior extraction network,CPEN)、dynamic IR transformer(DIRformer)...
29、Diffusion Model as Representation Learner 扩散概率模型(DPMs)在各种生成任务上展现了令人印象深刻的结果。尽管有着许多潜在的优势,但预训练DPMs的学习表示还没完全被理解。本文对DPMs的表示能力进行深入研究,并提出了一种新的知识迁移方法,该方法利用了生成DPMs获得的知识来进行识别任务。 研究始于对DPMs的特征空间...
Finally, we highlight open-source diffusion model tools and consider the future applications of diffusion models in bioinformatics. Key points Diffusion models are a generative artificial intelligence technology that can be applied in natural language processing, image synthesis and bioinformatics. Diffusion...