一、 浅析Diffusion Model 1. 生成 首先来看一下denoising diffusion生成过程是什么样子的,如下图所示,一个随机噪声Z,经过Unet预测T次噪声并进行降噪,然后通过VAE Decoder得到真实的图片。 图一Denoising Diffusion生成过程 从图中可以看出,Diffusion 模型中两个重要的组件是VAE和Unet。其中VAE包含Encoder和Decoder,将图...
在DDMP 中作者使用了 Unet 作为 diffusion model 的主干结构,该 Unet 使用了多节残差结构,而且先经过降采样然后上采样处理,并且在相同的空间分辨率的层中加上跳跃连接。额外地,作者还使用了多个全局注意力层,并在在每个残差块中加入了时间的 embedding。一些研究发现,对 Unet 上的优化能提高模型在一些数据集上的表...
device = 'cuda' model_path = 'dldemos/ddpm/model_unet_res.pth' config = unet_res_cfg net = build_network(config, n_steps) ddpm = DDPM(device, n_steps) train(ddpm, net, device=device, ckpt_path=model_path) 按照默认训练配置,在3090上花5分钟不到,训练30~40个epoch即可让网络基本收敛。...
接着将 xt 和 t 输入到模型让其输出去拟合预测噪声 ε,并通过梯度下降更新模型,一直循环直到模型收敛。 而采用的深度学习模型是类似 UNet 的结构(详见参考资料[2]附录B)。 训练过程的伪代码如下: betas = torch.linspace(start=0.0001, end=0.02, steps=1000) alphas = 1 - betas alphas_cum = torch.cumpr...
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。
然后,Generation Model 模块会利用这个表征向量生成一个图像表征向量,可以把它看作是图像的压缩版本。 最后,通过 Decoder 模块,将这个图像表征向量解码为一张清晰的图像。 2.1 Stable Diffusion Stable Diffusion 是一个比较热门的开源 Diffusion Model,它的架构如上图所示。
第五步: 预测噪声.输入xT,t到噪声预测模型,来预测此时的噪声z^t=ϵθ(xT,t).论文用到的模型结构是Unet,与传统Unet的输入有所不同的是增加了一个时间步的输入.model_out = self.model(x, t, x_self_cond=None) # 预测噪声 这里面有一个需要注意的点:模型是如何对时间步进行编码并使用的...
而采用的深度学习模型是类似 UNet的结构(详见参考资料[2]附录B)。 训练过程的伪代码如下: betas = torch.linspace(start=0.0001, end=0.02, steps=1000) alphas = 1 - betas alphas_cum = torch.cumprod(alphas, 0) alphas_cum_s = torch.sqrt(alphas_cum) alphas_cum_sm = torch.sqrt(1 - alphas_cum...
(来源:https://medium.com/@steinsfu/diffusion-model-clearlyexplained-cd331bd41166) 上述SD 的UNet 训练方法比较特殊之处是:这UNet的功能是输出是噪音,而不是去除噪音。 5 结束语 本期说明了SD 隐空间里UNet 模型的角色及其训练步流程的起步。下一期,将继续介绍及欣赏SD 隐空间的架构之美,也领会AIGC 生成艺...
U-Net是imgae diffusion model目前最为主流的模型结构,但最近的Sora和Stable Diffusion 3.0都选用Transformet-Based DiT作为模型基本的骨架,看起来似乎是个趋势,背后的逻辑是什么? 看一下主流stable diffusion model中UNet的模型结构: 几个问题: 模型包括多个down-sampling stage和up-sampling stage,靠近中间 (low-reso...