扩散模型(Diffusion Models)发表以来其实并没有收到太多的关注,因为他不像 GAN 那样简单粗暴好理解。不过最近这几年正在生成模型领域异军突起,当前最先进的两个文本生成图像——OpenAI 的 DALL·E 2和 Google 的 Imagen,都是基于扩散模型来完成的。 如今生成扩散模型的大火,则是始于2020年所提出的 DDPM(Denoising D...
与 VAE 或流模型不同,扩散模型是通过固定过程学习,并且隐空间z具有比较高的维度(与原始数据相同)。 总的来看,Diffusion Models 领域正处于一个百花齐放的状态,这个领域有一点像 GAN 刚提出来的时候,目前的训练技术让 Diffusion Models 直接跨越了 GAN 领域调模型的阶段,直接可以用来做下游任务。 三、直观理解Diffusi...
重要的是，因为在学习得到的潜在空间中训练dm。这种方法称为“潜扩散模型(Latent Diffusion Models，ldm)...
介绍 自从 GPT-4o 这种统一的多模态的模型出来之后,学术圈这边也是涌现出了很多关于统一多模态的模型的研究。其中早期热度比较高的是 Meta 的 Chameleon 模型,它是通过 AR(Auto… 阅读全文 赞同 4添加评论 分享 收藏喜欢 【论文解读 05】Diffusion Forcing: Next-token Prediction Meets...
生成模型希望可以生成符合真实分布(或给定数据集)的数据。我们常见的几种生成模型有 GANs,Flow-based Models,VAEs,Energy-Based Models 以及我们今天希望讨论的扩散模型 Diffusion Models。其中扩散模型和变分自编码器 VAEs,和基于能量的模型 EBMs 有一些联系和...
生成模型希望可以生成符合真实分布(或给定数据集)的数据。我们常见的几种生成模型有 GANs,Flow-based Models,VAEs,Energy-Based Models 以及我们今天希望讨论的扩散模型 Diffusion Models。其中扩散模型和变分自编码器 VAEs,和基于能量的模型 EBMs 有一些联系和...
参考资料:Diffusion Models Beat GANs 论文,Classifier-free guidance 论文,大佬的blog 上文所述的扩散模型只能随机生成图片,然而我们在使用时一般希望能够指定生成的内容,比如给网络提供额外的输入y作为条件,比如物体类别或者文字描述。Classifier guidance 就是额外训练一个分类器,从而将无条件的扩散模型变成有条件的扩散...
相信基于 DPM-Solver，扩散模型的采样速度将不再是瓶颈。关于作者 DPM-Solver 论文一作是来自清华大学 TSAIL 团队的路橙博士，他在知乎上关于扩散模型的讨论中也写了一篇关于扩散模型原理的入门介绍，目前已有 2000 + 赞：https://www.zhihu.com/question/536012286/answer/2533146567 清华大学 TSAIL 团队长期致力于...
分子扩散和对流就是两个阈值，分散是两者的组合，介于其中。常见的例子有流体流过平壁径向的温度分布，...
参考资料:Diffusion Models Beat GANs 论文,Classifier-free guidance 论文,大佬的blog 上文所述的扩散模型只能随机生成图片,然而我们在使用时一般希望能够指定生成的内容,比如给网络提供额外的输入y作为条件,比如物体类别或者文字描述。Classifier guidance 就是额外训练一个分类器,从而将无条件的扩散模型变成有条件的扩散...