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...
7、Selective Hourglass Mapping for Universal Image Restoration Based on Diffusion Model 通用图像恢复,一项实际且有潜力的计算机视觉任务,适用于实际应用。这一任务主要挑战是同时处理不同的退化分布。现有方法主要利用任务特定条件(例如提示)来指导模型单独学习不同的分布,称为多部分映射。然而,对于通用模型学习来说,...
『Diffusion Model recap』 在扩散模型里,有几个重要的假设。其中一个就是每一步扩散过程的变换,都 是对前一步结果的高斯变换(上一节 MHVAE 的限制条件 2): ▲与 MHVAE 不同,编码器侧的潜在向量分布并不经过学习得到,而是固定为线性高斯模型 这一点和...
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...
Diffusion Model-Based Image Editing: A Survey (TPAMI 2025) - SiatMMLab/Awesome-Diffusion-Model-Based-Image-Editing-Methods
PyTorch implementation of the paper"SE(3) Diffusion Model-based Point Cloud Registration for Robust 6D Object Pose Estimation". Haobo Jiang, Mathieu Salzmann, Zheng Dang, Jin Xie, and Jian Yang. Here is thesupplementary material. Introduction ...
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: 选择一个开源文生图基座...
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),...
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...
对于预训练而言，一般 batch size 越大，训练速度也越快，Diffusion model 也是类似的。Colossal- AI 通过 ZeRO，Gemini, Chunk-based 内存管理等策略以及 Flash Attention 模块优化 Cross-attention 计算，极大地降低了 Diffusion model 的训练的显存开销，使用户在 10G 显存的消费级显卡（如 RTX3080）上就可以训练 ...