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
Section 17:Base Model 训练策略的研究 20 ResNet 的反击:全新训练策略带来强悍 ResNet 性能(来自 timm 作者,DeiT 一作)20 RSB ResNet 论文解读20.1 背景和动机20.2 三种训练策略20.3 目标函数:多标签分类目标20.4 数据增强20.5 正则化策略20.6 优化器20.7 实验结果 link: Section 18:首个适用下游任务的轴向移位...
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,...
上个视频我们聊了Diffusion LLM以及它的倡导者Mercury Coder大语言模型,了解了它和传统自回归大语言模型如DeepSeek等的异同。承诺会去测试下这个特别的模型。 好,那就来吧,我们去到官网..., 视频播放量 1186、弹幕量 0、点赞数 17、投硬币枚数 0、收藏人数 5、转发人数 8
28、CosmicMan: A Text-to-Image Foundation Model for Humans 提出CosmicMan,一种用于生成高保真人体图像的文本到图像基础模型。与当前困在人体图像质量和文本-图像不对齐困境中的通用基础模型不同,CosmicMan能够生成具有细致外貌、合理结构和精确文本-图像对齐的逼真人体图像,同时还提供详细的密集描述。CosmicMan关键在于...
Paper: ELLA: Equip Diffusion Models with LLM for Enhanced Semantic Alignment Project Website: ELLA EMMA Paper: EMMA: Your Text-to-Image Diffusion Model Can Secretly Accept Multi-Modal Prompts Project Website: EMMA ELLA: Equip Diffusion Models with LLM for Enhanced Semantic Alignment Xiwei Hu...
Dewardric L. McNeal,CNBC, 29 May 2025The color, the pizzazz, the spectacle is what has drawn so many of us to the handiwork of the LLM in adiffusionmodel, where the program adds noise, prior to de-noising into a novel, coherent result.— ...
论文名:FiT: Flexible Vision Transformer for Diffusion Model 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2402.12376.pdf 开源代码:https://github.com/whlzy/FiT 引言 当前的图像生成模型在跨越任意分辨率方面存在困 难。尽管扩散变压器(DiT)系列在某些分辨率范围内表现卓越,但在处理不同分辨率的图像时仍存在不足。这一限制...
FiT: Flexible Vision Transformer for Diffusion Model 基于LLM算法的跨分辨率和长宽比的图像生成 胖达憨憨 佐治亚州立大学 计算机科学博士在读 来自专栏 · Vision Transformer 15 人赞同了该文章 Abstract 自然界的分辨率是无限的。在这一现实背景下,现有的扩散模型,如Diffusion Transformers,在处理训练域外的图像...
Paper:EMMA: Your Text-to-Image Diffusion Model Can Secretly Accept Multi-Modal Prompts Project Website:EMMA ELLA: Equip Diffusion Models with LLM for Enhanced Semantic Alignment Xiwei Hu*,Rui Wang*,Yixiao Fang*,Bin Fu*,Pei Cheng,Gang Yu✦ ...