论文中作者提出一种基于diffusion model的两阶段视频生成方法,可以生成高度一致性保持的视频结果。 第一阶段 是提出一种免训练的热拔插attention模块CAB,可以直接将开源文生图基座模型(例如stable diffusion xl)的attention模块直接替换,然后来生成一批一致性保持度高的图片。以漫画生成场景为例: 选择一个
基本思路就是,在反向过程的每一步中,先通过任意的 SDE 求解器(Predictor)选择一个合适的步长 \Delta t<0,并预测出来该步长下的下个采样结果;然后通过任意一种仅依赖 score function 的 MCMC 过程(Corrector,如 Langevin dynamics,Hamiltonian Monte Carlo),基于 score-based model s_{\theta}(\mathbf{x},t),...
Diffusion Model-Based Image Editing: A Survey (TPAMI 2025) - SiatMMLab/Awesome-Diffusion-Model-Based-Image-Editing-Methods
因此,文中将扩散模型中添加的独立噪声改成随时间变化的噪声,并训练扩散模型中的去噪模块实现对函数的去噪。 TDSTF: Transformer-based Diffusion probabilistic model for Sparse Time series Forecasting(2023) 这篇文章将扩散模型应用到ICU中的关键信号提取。文中的核心一方面是对于稀疏不规则的医疗时序数据的处理,使用va...
To run model-based diffusion to optimize a trajectory, run the following command: cdmbd/planners python mbd_planner.py --env_name$ENV_NAME where$ENV_NAMEis the name of the environment, you can choose fromhopper,halfcheetah,walker2d,ant,humanoidrun,humanoidstandup,humanoidtrack,car2d,pushT. ...
score-based model “score function”,或者简单的称为“score”,其实就是论文题目中提到的“Gradients of the Data Distribution”,更具体来说其实是概率密度函数的对数的梯度,即: 用来对其进行建模/拟合的模型就叫做——score-based model,记作。和上面直接建模概率密度函数p(x)时不同,score-based model 的优势是...
11、NoiseCollage: A Layout-Aware Text-to-Image Diffusion Model Based on Noise Cropping and Merging 布局感知的文本到图像生成,是一种生成反映布局条件和文本条件的多物体图像的任务。当前的布局感知的文本到图像扩散模型仍然存在一些问题,包括文本与布局条件之间的不匹配以及生成图像的质量降低。 本文提出一种新的...
目前生成模型有好几种,包括 GANs 和 likelihood-based models 等,目前在生成任务上,依然是 GANs 取得最好的效果,但 GANs 难以训练和扩展,限制了其应用。虽然 diffusion model 近几年有了大的发展,但在生成任务上,比较 GANs 还是略逊一筹。作者认为 diffusion model 在目前还没有被深度研究优化,于是对目前的 dif...
在他看来，直到斯坦福大学Yang Song等在Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations中，才首次揭示了diffusion model的连续版本对应的数学背景。并且将统计机器学习中的denoising score matching方法与DDPM中的去噪训练统一起来。更多细节过程可以参考文末链接中的论文详情。那么接下来需要探讨的一...
Considering the powerful generative power of the diffusion model, we propose an ICPS Intrusion Detection system based on the Diffusion model (IDD). Firstly, data corresponding to the rare class is generated by the diffusion model, which makes the training dataset of different classes balanced. Then...