而文章也是进一步在多个backbone model,以及多种规模的LLM下验证了其有效性,其中,13B的LLM性能会有一定程度的提升,说明参数规模越大的LLM具有更优的文本编码能力,这里不再具体展开,感兴趣的朋友可以参考原文。 SUR-Adapter使用不同参数规模的LLM在不同diffusion backbone model上的性能对比 MiniGPT-5 说实话这篇工作的...
Section 17:Base Model 训练策略的研究 20 ResNet 的反击:全新训练策略带来强悍 ResNet 性能(来自 timm 作者,DeiT 一作)20 RSB ResNet 论文解读20.1 背景和动机20.2 三种训练策略20.3 目标函数:多标签分类目标20.4 数据增强20.5 正则化策略20.6 优化器20.7 实验结果 link: Section 18:首个适用下游任务的轴向移位...
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,...
【新智元导读】Masked Diffusion Transformer V2在ImageNet benchmark 上实现了1.58的FID score的新SoTA,并通过mask modeling表征学习策略大幅提升了DiT的训练速度。 DiT作为效果惊艳的Sora的核心技术之一,利用Difffusion Transfomer 将生成模型扩展到更大的模型规模,从而实现高质量的图像生成。 然而,更大的模型规模导致训练...
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. ...
Claude.ai· LLM (2023) PI.ai (text to text) · LLM (2023) Github Copilot (text to text/code) · LLM (2023) Dall-E 3 (text to image) · Diffusion Model (2023) Stable Diffusion Pro Max (text to image) · Diffusion Model (2023) Midjourney (text to image) · Diffusion Model (...
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...
3. On the Robustness of Aspect-based Sentiment Analysis: Rethinking Model, Data, and Training. (from Tat-Seng Chua) 4. Stochastic Parrots Looking for Stochastic Parrots: LLMs are Easy to Fine-Tune and Hard to Detect with other LLMs. (from Rachid Guerraoui) ...
自己觉得未来更好的model structure肯定是需要的，有点好奇什么时候会代替现有的autoregressive LMLLM效果好...
FiT: Flexible Vision Transformer for Diffusion Model 基于LLM算法的跨分辨率和长宽比的图像生成 胖达憨憨 佐治亚州立大学 计算机科学博士在读 来自专栏 · Vision Transformer 15 人赞同了该文章 Abstract 自然界的分辨率是无限的。在这一现实背景下,现有的扩散模型,如Diffusion Transformers,在处理训练域外的图像...