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...
Flow-based model 对于从 x 到 z(latent variable)的变化限定比较多,需要它能够有逆函数。 相比之下,从物理原理出发设计的 diffusion model 的综合性能则是这些生成式模型里面最好的。尤其是当我们对于生成内容的细节要求高的时候,diffusion model 几乎成为了目前唯一的选项。其主要思想是通过一系列加噪声的变换,把...
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...
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 ...
Diffusion Model-Based Image Editing: A Survey (TPAMI 2025) - SiatMMLab/Awesome-Diffusion-Model-Based-Image-Editing-Methods
『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...
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,...
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 ...