predicted_noise = model(x_t, t) model的结构很简单,就是一个Unet结构,然后里面嵌套了几个Transformer机制,我就不带大家跳进去慢慢看了。现在有了预测值,也有了真实值Ɛ【返回后Ɛ用noise表示】,就可以计算他们的损失并不断迭代了。 loss = mse(noise, predicted_noise) optimizer.zero_grad() loss.backwa...
很多从深度学习开始接触算法的同学,一开始对Diffusion model的论文会有点不适应。和我们常见的深度学习论文不同,Diffusion model用了不少数学工具,而这几年数学工具用的比较多的深度学习工作的出圈度都不高。 如果你对数学公式不反感,个人建议从*Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective* 开始读。这篇相...
在那时，diffusion model的连续形式还没有被提出，因此DDIM的原始推导也像DDPM那样“硬凑”了一个逆向过...
注意,式中的 \bar{\alpha_{t}} 我们是可以通过 t 得到的,并且在实际使用中,一般可以缓存起来,不需要每次都进行计算。 4. 预测噪音 \hat{\epsilon}=UNet(x_{t},t) 在DDPM模型中,我们使用的模型结构式U-Net,输入是 x_{t} 和t,而输出是什么呢?那将很大程度上由我们的损失函数来决定,这也就是很多...
"""Compute the loss function. 参考公式 (5) Args: model: A score model. batch: A mini-batch of training data. Returns: loss: A scalar that represents the average loss value across the mini-batch. """ # 此处的 score funciton 可以看做是一个 Unet + post processing random_t = paddle....
We use the f = 4 autoencoding model pretrained on OpenImages (VQ-reg., cf .Tab. 8) and concatenate the low-resolution conditioning y and the inputs to the UNet, i.e. τθ is the identity. 由于双三次退化过程不能很好地推广到不遵循此预处理的图像,我们还通过使用更多样的退化来训练通用...
model的结构很简单,就是一个Unet结构,然后里面嵌套了几个Transformer机制,我就不带大家跳进去慢慢看了。现在有了预测值,也有了真实值Ɛ【返回后Ɛ用noise表示】,就可以计算他们的损失并不断迭代了。上述其实就是训练过程的大体结构,我省略了很多,要是大家有任何问题的话可以评论区留言讨论。现在来看看采样过程的...
根据扩散模型中间特征具有强对应关系,DragonDiffusion在每一个扩散迭补中,将两个分支的隐变量 通过相同的UNet去噪器转换到特征域。 然后利用两个mask,和区域。标定拖动内容在原图像和编辑后图像中的位置,然后约束 的内容出现在 区域。 论文通过cosin距离来度量两个区域的相似度,并对相似度进行归一化: ...
ControlNet作为StableDiffusion WebUI的扩展,遵照其扩展开发规则。 参考资料 【StableDiffusion WebUI源码分析 — 知乎】 1.Gradio的基本用法 2.txt2img的实现 3.模型加载的过程 4.启动流程 5.多语言的实现方式 6.脚本的实现方式 7.扩展的实现方式 8.Lora功能的实现方式 ...
2. Latent Diffusion Model 回顾DDPM:Diffusion Model(DDPM)训练过程就是训练UNet预测每一步的noise,从而逐步还原原始图像。原始图像空间的Diffusion Model目标函数如下: ���=��,�∼�(0,1),�[‖�−��(��,�)‖22] ...