但是目前的image caption常用的编码器解码器都是一次性传播,不存在回过头来再… For Tomorrow CVPR2022 | High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 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...
看了下代码,意思是在unet的下采样后+middle_block,直接+一个分类头,不上采样。比如这个out_channels默认是1000,因为imageNet的类被是1000. if pool == "adaptive": self.out = nn.Sequential( normalization(ch), nn.SiLU(), nn.AdaptiveAvgPool2d((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。...
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...
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...
、StackGAN 十、GANs生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。由 Ian...怎样组合的,还提供了其他一系列其他的参考架构。论文还讨论了诸如可视化GAN特征,潜在空间插值,用鉴别器特征训练分类器,结果评价等方面。总之,DCGAN 论文是必读的GA...
参考文献:Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis 2.2 Semantic Guidance Diffusion 介绍完前面的 classifier guidance 后,显然我们可以把分类器替换成其它任意的判别器,也即更换引导条件,从而实现利用不同的语义信息来指导扩散模型的去噪过程。比如说,我们可以实现 text-guidance 和 image-guidance 等。
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 ...
准备阅读的论文，Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis Denoising Diffusion Probabilistic Models ...
Guided Diffusion：文章名 Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis -- OpenAI 在每一步逆扩散时...