而文章也是进一步在多个backbone model,以及多种规模的LLM下验证了其有效性,其中,13B的LLM性能会有一定程度的提升,说明参数规模越大的LLM具有更优的文本编码能力,这里不再具体展开,感兴趣的朋友可以参考原文。 SUR-Adapter使用不同参数规模的LLM在不同diffusion backbone model上的性能对比 MiniGPT-5 说实话这篇工作的...
Diffusion Model 解读 (目录) 科技猛兽:扩散模型超详细解读 (目录)89 赞同 · 6 评论文章 考虑到每篇文章字数的限制,每一篇文章将按照目录的编排包含2至3个小节,而且这个系列会随着 Vision Transformer, 通用 Vision Backbone 的发展而长期更新。 (由于实习的原因,更新得会慢一点orz) 0 Motivation 2020年是 Vision...
model=UNet(1).to(DEVICE)#噪音预测模型optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)#优化器loss_fn=nn.L1Loss()#损失函数(绝对值误差均值);都是图片,直接对比像素writer=SummaryWriter()if__name__=='__main__': model.train() n_iter=0forepochinrange(EPOCH): last_loss=0forbatch_x,...
34、Building Bridges across Spatial and Temporal Resolutions: Reference-Based Super-Resolution via Change Priors and Conditional Diffusion Model 基于参考的超分辨率(RefSR)有潜力在遥感图像的空间和时间分辨率之间建立桥梁。然而,现有的 RefSR 方法受到内容重建的忠实度和大比例因子下纹理传输的有效性的限制。 条件...
025 (2023-11-27) MagicAnimate Temporally Consistent Human Image Animation using Diffusion Model https://arxiv.org/pdf/2311.16498.pdf 026 (2023-11-27) Efficient Multimodal Diffusion Models Using Joint Data Infilling with Partially Shared U-Net ...
BaseModel使用LLM作为text encoder提取text embdding,使用UNet作为DM噪声模型,text embedding通过cross attention输入到UNet的各个stage。 Experiment DrawBench 一种评测机制,主要衡量图像的保真度(fidelity)与图文一致性(image-text alignment),包含11个类别200个text prompts。真正评测过程需要人工评价者参与打分。
Stable Diffusion背后公司开源大语言模型，很火，但很烂 金磊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 万万没想到，以文生图著名的Stable Diffusion，也入局了大语言模型（LLM）之战。它背后的公司Stability AI，正式推出类ChatGPT产品——StableLM。△由Stable Diffusion XL生成 据了解，这个模型目前处于Alpha版本，拥有...
Lora权重,全称是Low-Rank Adaptation,原本应用于大语言模型LLM(Large Language Models)但由于其训练成本低、参数量少、使用方便,在Stable-diffusion模型中也有较多应用。点击右侧的附加网络按钮,打开附加网络选项,点击下方的Lora权重,如果选择一个Lora权重,权重配置字段会自动填入上方的提示词中。
13、Dysen-VDM: Empowering Dynamics-aware Text-to-Video Diffusion with LLMs 14、Face2Diffusion for Fast and Editable Face Personalization https://github.com/mapooon/Face2Diffusion 15、LeftRefill: Filling Right Canvas based on Left Reference through Generalized Text-to-Image Diffusion Model ...
本系列文章对近期学习的大语言模型(LLM)和扩散模型(Diffusion Model)的相关内容进行简要总结,作为该系列文章的开篇,主要谈谈近期学习的感受和心得。 我的学习过程是从以下部分需求和痛点开始的: 大语言模型能否和文生图模型进行结合 ?要掌握哪些知识 ? 文生图需要提供大量的 prompts,推理过程耗时较长,这一流程能否被简...