两种attention模块,一个是常规的 multi-head self-attention,一个是 linear attention variant class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, heads=4, dim_head=32): super().__init__() self.scale = dim_head**-0.5 self.heads = heads hidden_dim = dim_head * heads self.to_qkv =...
直观来讲,多个目标框产生的多个Grounding tokens将与主干图像特征拼接在一起(沿着token维度),由Gated Self-Attention从中学习语义位置信息并赋值给图像。由纯文本caption控制的Cross-Attention数据流稳定,无需微调。 这里听起来似乎有点不可思议,Gated SA能够处理来自两个不同空间的特征?事实上,由于CLIP文本特征(作为CA...
但 classifier-guided diffusion model 需要额外训练一个分类器,而且是使用带噪声的图像来训练的,所以就不能用之前训练好的一般分类器,而且从形式上看,classifier-guided diffusion model 加了分类器后,有点类似 GANs 一样,加入了分类器梯度的对抗的机制,而 GAN 在这些数据上的 IS 和 FID 评价都不错,故不清楚是...
SD将单词blue与eyes组合到一起(self-attention within the prompt),这样便可以生成一个蓝眼睛的男人,而不是穿蓝衬衫的男人。然后它会使用这个信息引导反向扩散,使得最终生成的图片包含蓝色眼睛(cross-attention between 提示词与图片) 一个备注:Hypernetwork是一种fine-tune Stable Diffusion模型的技术,它会操纵cross-a...
eps = diffusion_model(x=x_noisy, timesteps=t, context=cond_txt, control=control, only_mid_control=self.only_mid_control) Canny low threshold:Canny的参数,如果边缘像素值小于低阈值,则会被抑制。 Canny high threshold:Canny的参数,边缘像素的值高于高阈值,将其标记为强边缘像素。
实验结果表明,SAG改善各种扩散模型性能,包括ADM、IDDPM、Stable Diffusion和DiT。此外,将SAG与传统引导方法相结合可以进一步提高性能。开源在:https://github.com/KU-CVLAB/Self-Attention-Guidance/ 7、DiffDis: Empowering Generative Diffusion Model with Cross-Modal Discrimination Capability ...
Note that sampling with --guide_scale 1.0 means sampling without self-attention guidance. Below are the 4 examples. ImageNet 128x128 model (--classifier_guidance False deactivates classifier guidance): SAMPLE_FLAGS="--batch_size 64 --num_samples 10000 --timestep_respacing 250" MODEL_FLAGS=...
本文提出了一个基于 Slot-Attention 和 Diffusion Model 的方法——SlotDiffusion,可以无监督地从图像或视频数据中学习物体的概念(objectness)。我们的模型在 unsupervised segmentation,compositional generation 等多个任务上均取得了 SOTA 效果,同时可以用于 image editing,VQA,video prediction 等下游任务。代码已开源,详见...
前言:虽然会pytorch框架中的一些基础操作,但是有很多实现直接让自己写还是挺困难的。本次的代码参考senet中的channel-wise加权,CBAM中的channel-attention和spatial-attention 文章目录 1. SENET中的channel-wise加权的实现 2. CBAM中的通道注意力机制 3. CBAM中的空间注意力机制 ...
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 ...