fromtorchvisionimporttransformsastfmsfromdiffusersimportAutoencoderKL# Load the autoencoder model which will be used to decode the latents into image space.vae=AutoencoderKL.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4",subfolder="vae")# To the GPU we go!vae=vae.to(torch_device)# Convert P...
z = ops.stop_gradient(self.scale_factor* self.first_stage_model.encode(x)) return z, c 上述代码中self.first_stage_model表示AutoEncoderKL 4. 2.FrozenCLIPEmbedder:将控制条件编码为向量 文件位置:stablediffusionv2/ldm/modules/encoders/modules.py 其核心模块class TextEncoder(nn.Cell)构建函数如下: ...
1. 为什么要引入Diffusion Model? 接触deep generative model的同学应该都知道variational auto-encoder(VAE)。VAE中定义了一个隐变量 z 满足p(z)=N(0,I) ,接着定义一个条件分布 pθ(x|z) (一般参数化成高斯分布或伯努利分布)从而定义了 z 和x 的联合分布。当训练好模型后,生成数据 x 只需要按照“祖先采...
1. 加入Autoencoder(上图中左侧红色部分),使得扩散过程在latent space下,提高图像生成的效率; 2. 加入条件机制,能够使用其他模态的数据控制图像的生成(上图中右侧灰色部分),其中条件生成控制通过Attention(上图中间部分QKV)机制实现。 2. Latent Diffusion Model 回顾DDPM:Diffusion Model(DDPM)训练过程就是训练UNet预...
准确来说DDPM=Denoising autoencoder+Diffusion Probabilistic Model，因为作者注意到扩散模型在实现过程中允许...
Model Training Logs and checkpoints for trained models are saved tologs/<START_DATE_AND_TIME>_<config_spec>. Training autoencoder models Configs for training a KL-regularized autoencoder on ImageNet are provided atconfigs/autoencoder. Training can be started by running ...
27、Diffusion Models as Masked Autoencoders 生成是否可以促进对视觉数据的真正理解?本文重新审视了视觉表示的生成预训练方法。虽然直接使用扩散模型进行预训练不能产生强大的表示,但将扩散模型以掩蔽输入为条件,并将其形式化为掩蔽自编码器(DiffMAE)。 方法能够(i)作为下游识别任务的强大初始化,(ii)进行高质量的图...
Due to the limitations of autoencoders and generative adversarial networks, the performance of reconstruction-based unsupervised image anomaly detection methods are not satisfactory. In this paper, we aim to explore the potential of a more powerful generative model, the diffusion model, in the anomaly...
在config.yaml中,在model.params.first_stage_config.params中添加一行: ckpt_path: "models/ldm/lsun_churches256/autoencoder_soil.ckpt" 即为我们上个步骤训练的autoencoder模型,将训练出来的最佳模型复制到上述的位置,改名即可。 训练的命令行如下: python main.py --base models/ldm/lsun_churches256/config....
Token_To_Embedding Encoder- 将每个子单词的数字表示转换为包含该文本语义信息的特征表示 4. 代码实践之Tokenizer 只看文字讲解还是不够直观,让我们不妨通过代码来进一步了解它。我们将从导入相关库开始: import torch,logging from transformers import CLIPTextModel,CLIPTokenizer ...