2.1 diffusion model 的发展 diffusion model 是通过一个逆加噪过程来生成样本,比如从一个纯噪声分布 xT,逐步地去噪,生成 xT-1, xT-2...。直到生成高质量的图像 x0。在生成个过程中,每个 xt 都可以看做是 x0 和某个分布的噪声的叠加,而 diffusion model 的训练过程则就是学习逐步去掉这个噪声。在 DPM 和...
而一些可解析的分布函数又难以表征比较复杂的数据分布。这篇文章从热力学扩散中得到灵感,提出一种扩散模型(diffusion model),把原始信息逐步扩散到一个简单明了并能解析计算的分布(比如正态分布),然后学习这个扩散(diffusion)过程,最后在进行反传(reverse diffusion),从一个纯噪声逐步恢复出原始信息。
不难看出，Diffusion Model和其它模型的不同点在于，它的latent code(z)和原图是同尺寸大小的。若是简单来概括Diffusion Model，就是存在一系列高斯噪声（T轮），将输入图片x0变为纯高斯噪声xT。再细分来看，Diffusion Model首先包含一个前向过程（Forward diffusion process）。这个过程的目的，就是往图片上添加噪声...
对于预训练而言，一般 batch size 越大，训练速度也越快，Diffusion model 也是类似的。Colossal- AI 通过 ZeRO，Gemini, Chunk-based 内存管理等策略以及 Flash Attention 模块优化 Cross-attention 计算，极大地降低了 Diffusion model 的训练的显存开销，使用户在 10G 显存的消费级显卡（如 RTX3080）上就可以训练 ...
https://huggingface.co/monster-labs/control_v1p_sd15_qrcode_monster 下载好之后,需要放入controlnet model这个文件里,就可以使用了。如果不知道在哪里,去看上面百度截图里红框圈出来的那篇文章,里面有详细的各种模型的安装教程。 3 ,准备二维码原图
Vector quantized diffusion model with CodeUnet for text-to-sign pose sequences generation. Preprint at arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2208.09141 (2022). Kim, D., Kim, Y., Kang, W. & Moon, I.-C. Refining generative process with discriminator guidance in score-based diffusion models...
This repository contains the code for the SingularTrajectory model, designed to handle five different trajectory prediction benchmarks. Our unified framework ensures the general dynamics of human movements across various input modalities and trajectory lengths. ...
accelerate launch --multi_gpu eval_latent.py --config configs/test/maskdit-256.yaml --ckpt [path to the pretrained model] --cfg_scale [guidance scale] Full evaluation First, download the reference fromADM repodirectly. You can also usedownload_assets.pyby running ...
code :github.com/zoubohao/Den 上述代码是一个我认为写的比较清晰且容易上手的repo,关于代码的解读会在后续文章中发出,本文主要会更偏向于数学原理和流程的解读 1 宏观理解 首先,Diffusion Model 与GAN 一样都是一种生成模型,生成模型 顾名思义,就是来生成数据的模型,比如在计算机视觉领域我们会普遍来使用生成...
总之这些code的目的都是实现diffusion model中encode和decode的过程。 2.1 扩散(encode)过程的代码实现 首先看encode过程,其是简单的,每一步加噪对应的分布都是已知的透明的。 x_t =\sqrt{\bar{\alpha_t}}x_0 +\sqrt{1-\bar{\alpha_t}}\bar{\epsilon}_t 实现为代码就是: ...