第二个阶段:ParaDiffusion构建了一个大型的图像-合成长文本数据集ParaImage-Big,用于构建图像-长文本之间的对齐能力,以及通过LoRA让LLMs适应于编码文本信息。其中,长文本由一个vision-language model——CogVLM获得,具体如下: ParaImage-Big数据集的采集过程示例 第三个阶段,这一阶段旨在让text-to-image diffusion构建...
LLM效果好 但以GPT为例自回归的单字崩模式注定需要天量数据加海量算力才能达到目前这样前言搭后语 diffus...
北京时间6月26日(周三)20:00,北京大学PKU-DAIR实习生余昭辰的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播! 他与大家分享的主题是:“从多模态理解到生成 - 从LLM到Diffusion Model”,届时他将向大家介绍PKU-DAIR课题组在大语言模型和扩散模型两个领域上的最新研究成果,并提出将LLM和Diffusion Model进行结合的新思路。 Talk...
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,...
Many applications pair diffusion models with an LLM for text-to-image or text-to-video generation. For example, Stable Diffusion 2 uses aContrastive Language-Image Pre-trainingmodel as the text encoder. It also adds models for depth and upscaling. ...
5、DiffIR: Efficient Diffusion Model for Image Restoration 图像恢复(image restoration,IR)中,传统的DM在大型模型上运行大量迭代以估计整个图像或特征图是低效的。为解决这个问题,提出一种高效的IR扩散模型(DiffIR),包括紧凑的IR先验提取网络(IR prior extraction network,CPEN)、dynamic IR transformer(DIRformer)和...
\(\epsilon\)是服从(0,1)的正态分布的随机变量。至此,我们只需要引入神经网络模型来预测 t 时刻的\(z_t\),即\(z_t=\text{diffusion_model}(x_t)\),模型训练好后就能得到前一时刻的\(X_{t-1}\)了。 那么要训练模型,我们肯定得有标签和损失函数啊。具体而言: ...
Kung naisip mo na kung ano ang posibleng hitsura ng higanteng octopus na sumasakop sa Lungsod ng New York, maipapakita ito sa iyo nggenerative AI. May iba't ibang uri ng mga model ng Generative Ai. Halimbawa, ang mga large language model, o LLM, ay idinisenyo para gumawa ng mga ...
通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要 ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型（Large Language Model）效果能好成这样；惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念，距离世界最先进的想法，差得有点远。作者称，作为既惊喜又惊醒的那一批，也是典型的中国人，中国人善于自我反思，于是开始...
Diffusion Model 解读 (目录) 科技猛兽:扩散模型超详细解读 (目录)89 赞同 · 6 评论文章 考虑到每篇文章字数的限制,每一篇文章将按照目录的编排包含2至3个小节,而且这个系列会随着 Vision Transformer, 通用 Vision Backbone 的发展而长期更新。 (由于实习的原因,更新得会慢一点orz) 0 Motivation 2020年是 Vision...