= 0 and accumulate_step % self.save_and_sample_every == 0\ and accumulate_remain_step == 0: self.ema.set_train(False) self.ema.synchronize() batches = num_to_groups(self.num_samples, self.batch_size) all_images_list = list(map(lambda n: self.ema.online_model.sample(batch_size=n...
其中p为位置坐标,i为文本token的索引,g_p是一个指定方框内的高斯权重(总和为1),\sum_{j}A_{j,i}是整张Cross-Attention Map的总和。这意味着方程中的后一项将按照高斯方框重新分布Attention值。 反向指导则定义了一个函数来评价指定token的Cross-Attention在指定方框B的聚集程度: E(A,B,i)=\left(1-\frac...
img = p_sample(model, img, torch.full((b,), i, device=device, dtype=torch.long), i) imgs.append(img.cpu().numpy()) return imgs @torch.no_grad() def sample(model, image_size, batch_size=16, channels=3): return p_sample_loop(model, shape=(batch_size, channels, image_size, ...
推荐理由:在今年的ICLR中,diffusion models超过图神经网络,成为投稿最多的主题。这几千篇投稿中,这篇论文取得了审稿人的一致accept好评。这篇文章沿用了latent diffusion models提出了cross-attention的结构,但是做了不少改进,特别需要注意的是可解释性问题,作者将QKV可视化,替换attention map达到控制的目的。这种控制技术...
Slot Attention 在 feature map 上进行 soft feature space clustering 得到物体划分,具体做法是 iterative cross-attention,这样得到的 attention map 作为 segmentation mask,而 output feature vectors 可以认为包含了各个物体的信息(位置,颜色,大小形状,etc.); ...
这个jupyter笔记本可以运行在model Hub中的任何模型上,只要该模型具有一个多选择头的版本。根据你的模型和你使用的GPU,你可能需要调整批大小,以避免显存不足的错误。设置好这两个参数之后,jupyter笔记本的其余部分就可以顺利运行了: model_checkpoint = "bert-base-uncased" ...
28、CosmicMan: A Text-to-Image Foundation Model for Humans 提出CosmicMan,一种用于生成高保真人体图像的文本到图像基础模型。与当前困在人体图像质量和文本-图像不对齐困境中的通用基础模型不同,CosmicMan能够生成具有细致外貌、合理结构和精确文本-图像对齐的逼真人体图像,同时还提供详细的密集描述。CosmicMan关键在于...
This "Consistency Model" ensures that all points that follow the same path lead back to the same origin. It's like having a reliable map that guides every point back to where it began, which is crucial for maintaining the integrity and consistency of the images generated. Consistency models ...
005 (2023-11-29) SPiC-E Structural Priors in 3D Diffusion Models using Cross Entity Attention https://arxiv.org/pdf/2311.17834.pdf 006 (2023-11-29) Receler Reliable Concept Erasing of Text-to-Image Diffusion Models via Lightweight Erasers ...
class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, heads=4, dim_head=32): """ 初始化标准的自注意力机制模块。 参数: dim (int): 输入的通道数量。 heads (int): 注意力头的数量。 dim_head (int): 每个注意力头的维度。 """ super().__init__() # 缩放因子,用于缩放注意力分数 self...