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),...
#一种名为Model-Based Diffusion (MBD)的新型优化方法,旨在通过扩散过程求解轨迹优化 (TO) 问题,而无需任何外部数据。MBD为无需外部数据即可进行高质量轨迹优化提供了一种新的优化范式,并展现了良好的性能和可扩展性。#看最幼稚的动画明白最深的道理 #关注我每天坚持分享知识 #dou是知识 #高维智慧 80 3 37 6 ...
Diffusion modelsare flow-based models 扩散模型是基于流的模型 Diffusion models are recurrent neural ne...
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 ...
有人做过,如果diffusion加噪不需要退火算法,那就是cold diffusion,就可以直接用x传,前向和后向各一个model。 还有一个办法是flow-based models,比如Normalizing Flows,优点是通常完全invertible,前向后向只需要一个model。 编辑于 2023-05-11 11:46 赞同3添加评论 分享收藏喜欢收起3D...
Model-based diffusion (MBD) is a novel diffusion-based trajectory optimization framework that employs a dynamics model to approximate the score function. MBD outperforms existing methods (including RL) in terms of sample efficiency and generalization....
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value、feature、time三元组表示序列中的每个点,对确实值部分使用mask。另一方面是基于Transformer和扩散模型的预...
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...