github: https://github.com/CompVis/latent-diffusionmotivation近年来,图像生成领域,扩散概率模型(Diffusion Model, DM)在密度估计和样本质量方面取得了最先进的结果。然而噪音大小和… 真是聪明的...发表于CVPR2... High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 变胖的小刘打开...
:param model: the model to sample from. :param x: the current tensor at x_{t-1}. :param t: the value of t, starting at 0 for the first diffusion step. :param clip_denoised: if True, clip the x_start prediction to [-1, 1]. ...
第3 篇:《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》 1、摘要 目前生成模型有好几种,包括 GANs 和 likelihood-based models 等,目前在生成任务上,依然是 GANs 取得最好的效果,但 GANs 难以训练和扩展,限制了其应用。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。...
扩散模型在生成图片质量上超越了生成对抗网络（GANs）。在某些数据集上，仅仅通过25次采样，扩散模型就能达到与BigGAN-deep相匹敌的效果。作者认为GAN生成图片质量优秀的两点原因在于：1）经过众多优化，GAN模型性能已显著提升。2）GAN在牺牲部分多样性的情况下，换来了更高质量的图片。作者借鉴上述思路优化...
title: Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis accepted: NeurIPS 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2105.05233 code: https://github.com/openai/guided-diffusion ref: https://sunlin-ai.github.io/2022/05/30/guided-diffusion.html ref: https://blog.csdn.net/NGUever15/article/details/128269...
经过DDPM 和 DDIP 和 classifier-guided diffusion model 等技术的发展,diffusion model 生成的效果已经可以超越 GANs,称为一种生成模型的直流。尤其是 classifier-guided diffusion model 可以让生成图像的效果在多样性(FID)和真实度(IS)中权衡取舍。但 classifier-guided diffusion model 需要额外训练一个分类器,而且...
3、第一波高潮!首次击败GANs:《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》 推荐理由:其实前面diffusion models也只是在生成领域小火了一把,并没有引起太多人的关注。主要原因有两点:一是扩散模型并没有太多数学理论上的创新;二是在生成指标上不如GANs。而这篇论文的出现把diffusion models的推向了第一波高潮...
Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis Denoising Diffusion Probabilistic Models GLIDE: Towards ...
3、第一波高潮！首次击败GANs：《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》推荐理由：其实前面...
However, the FID of this model is still not competitive with BigGAN-deep Brock et al. (2018), the current state-of-the-art on this dataset. We hypothesize that the gap between diffusion models and GANs stems from at least two factors: first, that the model architectures used by recent ...