此外,现有的生成重放方法通常采用GAN或VAE作为生成器,从而忽视了扩散模型(diffusion model)在抑制灾难性遗忘上的应用。为此,作者提出了一种新的基于深度扩散模型的生成重播方法(DDGR)。作者以扩散模型为基础,提出了一种生成器和分类器双向指导的生成重放方法,即通过分类器计算指导算子(instruction-operator)来指导生成器...
1. Joint Training(联合训练):在训练阶段就引入多个条件进行联合训练。 2. Continual Learning(持续学习):有顺序的学习多个条件,在学习新条件的同时不遗忘旧的条件,以实现多条件生成。 3. Weight Fusion(权重融合):用不同条件微调得到的参数进行权重融合,以使模型同时具备多个条件下的生成。 4. Attention-based Int...
1. Joint Training(联合训练):在训练阶段就引入多个条件进行联合训练。 2. Continual Learning(持续学习):有顺序的学习多个条件,在学习新条件的同时不遗忘旧的条件,以实现多条件生成。 3. Weight Fusion(权重融合):用不同条件微调得到的参数进行权重融合,以使模型同时具备多个条件下的生成。 4. Attention-based Int...
1. Joint Training(联合训练):在训练阶段就引入多个条件进行联合训练。 2. Continual Learning(持续学习):有顺序的学习多个条件,在学习新条件的同时不遗忘旧的条件,以实现多条件生成。 3. Weight Fusion(权重融合):用不同条件微调得到的参数进行权重融合,以使模型同时具备多个条件下的生成。 4. Attention-based Int...
Continual learning would allow for incrementally learning new tasks and accumulating knowledge, thus enabling the reuse of trained models for further learning. One potentially suitable continual learning approach is generative replay, where a copy of a generative model trained on previous tasks produces ...
2. Continual Learning(持续学习):有顺序的学习多个条件,在学习新条件的同时不遗忘旧的条件,以实现多条件生成。 3. Weight Fusion(权重融合):用不同条件微调得到的参数进行权重融合,以使模型同时具备多个条件下的生成。 4. Attention-based Integration(基于注意力的集成):通过attention map来设定多个条件(通常为物体...
007 (2023-11-29) Using Ornstein-Uhlenbeck Process to understand Denoising Diffusion Probabilistic Model and its Noise Schedules https://arxiv.org/pdf/2311.17673.pdf 008 (2023-11-29) AnyLens A Generative Diffusion Model with Any Rendering Lens ...
2. Continual Learning(持续学习):有顺序的学习多个条件,在学习新条件的同时不遗忘旧的条件,以实现多条件生成。 3. Weight Fusion(权重融合):用不同条件微调得到的参数进行权重融合,以使模型同时具备多个条件下的生成。 4. Attention-based Integration(基于注意力的集成):通过attention map来设定多个条件(通常为物体...
However, these approaches often suffer from unstable training of generators or low-quality generated data, limiting their guidance for the model. To address this challenge, we propose a novel method of data replay based on diffusion models. Instead of training a diffusion model, we employ a pre...
LANGUAGE MODEL BEATS DIFFUSION- TOKENIZER IS KEY TO VISUAL GENERATION(Google & CMU 2024), 视频播放量 422、弹幕量 3、点赞数 22、投硬币枚数 14、收藏人数 35、转发人数 8, 视频作者 mardinff, 作者简介 ,相关视频:Tools Fail- Detecting Silent Errors in Fa