extreme flexibility in model structure, exact sampling, easy multiplication with other distributions, e.g. in order to compute a posterior, the model log likelihood, and the probability of individual states, to be cheaply evaluated. 扩散过程的简要原理 为了表达方便,我们将采样值(曲线)的分布表示为 x...
img2img(image_tuple, model, prompt, device, generated_dir, strength, guidance_scale, num_inference_steps): This function performs image-to-image transformation using a given model. model_bench(spec): This function runs the img2img function for each image and a randomly selected model. main....
Diffusion Model 首先定义了一个前向扩散过程,总共包含T个时间步,如下图所示: 最左边的蓝色圆圈x0表示真实自然图像,对应下方的狗子图片。 最右边的蓝色圆圈xT则表示纯高斯噪声,对应下方的噪声图片。 最中间的蓝色圆圈xt则表示加了噪声的x0,对应下方加了噪声的狗子图片。 箭头...
2.1 Diffusion Model 扩散模型是一类概率生成模型,它们学习逆转一个逐渐破坏训练数据结构的过程,已经成为深度生成模型的新领域的最新技术。它们在各种具有挑战性的任务中打破了长期以来生成对抗网络(GANs)的统治地位,这些任务包括图像生成、图像超分辨率和图像编辑。目前,有关扩散模型的研究主要基于三种主要的表达方式:去噪扩...
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...
github地址:github.com/ermongroup/d 系列文章 diffusion_model | 标签 | 莫叶何竹 背景 去噪扩散概率模型 (DDPM[6]) 在没有对抗训练的情况下实现了高质量的图像生成,但其采样过程依赖马尔可夫假设,需要较多的时间步才能得到较好的生成效果。本文提出的DDIM(denoising diffusion implicit models [5])是更有效的迭代...
pip install transformers==4.19.2 scann kornia==0.6.4 torchmetrics==0.6.0 pip install git+https://github.com/arogozhnikov/einops.git and download the trained weights (preliminary ceckpoints): mkdir -p models/rdm/rdm768x768/ wget -O models/rdm/rdm768x768/model.ckpt https://ommer-lab.co...
而意料之外,但又在情理之中地,Imagen入围了这次outstanding paper的名单。其实我个人认为是Imagen其实重塑了大家对于diffusion model的认知,开辟了DALL-E 2以外的Text-to-Image的新范式。效果还是非常强的(如下图)。 Multimodal learning 最近比较火,有text-to-image synthesis(DALL-E,Stable Diffusion)和image-text ...
近日， Stability AI宣布推出他们的第一个大语言模型——StableLM。划重点：它是开源的，在GitHub上已经可用。模型从3B和7B参数开始，随后会有15B到65B的版本。并且， Stability AI还发布了用于研究的RLHF微调模型。项目地址：https://github.com/Stability-AI/StableLM/ 虽然OpenAI不open，但开源的社区已经百花齐放...
(Fig.1c). The primary objective of PMDM is to learn how to reverse this process to model a conditioned data distribution. This enables the efficient generation of accurate molecules with high binding affinity when the pocket information is fixed. At each time step, the model outputs the (...