Encoder.编码器采用了一个标准的ViT格式。在预训练阶段之后,只有编码器会对下游任务进行微调。 Decoder.解码器采用有噪声的掩蔽patch作为输入。这些patch的噪声水平,用时间步长t表示,是在训练过程中在[1,T]中均匀采样的整数。 Sampling.为了进行推理,编码器只将可见的patch转发一次,而解码器从高斯噪声展开到采样图像,...
Denoising diffusion models开创了一个多样化、高分辨率条件图像生成新时代。利用前向高斯扩散过程和后向生成过程,去噪扩散模型从高斯噪声开始迭代细化生成图像。事实证明,该过程对于图像和视频的rich text-conditioned生成非常强大。 Masked autoencoders由堆叠式自编码器和使用ConvNets的修复任务开始,子引入ViT以来,掩码预测...
Diffusion Models as Masked Autoencoders Chen Wei1 2 Karttikeya Mangalam1 Po-Yao Huang1 Yanghao Li1 Haoqi Fan1 Hu Xu1 Huiyu Wang1 Cihang Xie3 Alan Yuille2 Christoph Feichtenhofer1 1FAIR, Meta AI 2Johns Hopkins University 3UC Santa Cruz Abstract There has been a longstanding belief that ...
[CV]《Diffusion Models as Masked Autoencoders》C Wei, K Mangalam, P Huang, Y Li, H Fan, H Xu, H Wang, C Xie, A Yuille, C Feichtenhofer [Meta AI] (2023) http://t.cn/A6NL9nEi #机器学习##人工智能##论...
27、Diffusion Models as Masked Autoencoders 生成是否可以促进对视觉数据的真正理解?本文重新审视了视觉表示的生成预训练方法。虽然直接使用扩散模型进行预训练不能产生强大的表示,但将扩散模型以掩蔽输入为条件,并将其形式化为掩蔽自编码器(DiffMAE)。 方法能够(i)作为下游识别任务的强大初始化,(ii)进行高质量的图...
27、Diffusion Models as Masked Autoencoders 生成是否可以促进对视觉数据的真正理解?本文重新审视了视觉表示的生成预训练方法。虽然直接使用扩散模型进行预训练不能产生强大的表示,但将扩散模型以掩蔽输入为条件,并将其形式化为掩蔽自编码器(DiffMAE)。 方法能够(i)作为下游识别任务的强大初始化,(ii)进行高质量的图...
As a solution, in DiffPMAE , we propose an effective point cloud reconstruction architecture. Inspired by self-supervised learning concepts, we combine Masked Autoencoder and Diffusion Model to remotely reconstruct point cloud data. By the nature of this reconstruction process, DiffPMAE can be ...
004 (2024-02-1) Masked Conditional Diffusion Model for Enhancing Deepfake Detection https://arxiv.org/pdf/2402.00541.pdf 005 (2024-01-31) LRDif Diffusion Models for Under-Display Camera Emotion Recognition https://arxiv.org/pdf/2402.00250.pdf ...
这种压缩和解压缩过程是通过 Autoencoder Decoder 自动编码器完成的。 自动编码器中的 Encoder 编码器将图像压缩到潜空间中,然后经过 Diffusion 模型对图像信息的处理后,再把潜空间中的信息交给 Decoder 解码器来重建图像。这个 Autoencoder Decoder 自动编码器其实就是一个VAE,Variational Autoencoder 变分自编码器(之前...
由于SD采用的autoencoder是基于KL-reg的,所以这个autoencoder在编码图像时其实得到的是一个高斯分布DiagonalGaussianDistribution(分布的均值和标准差),然后通过调用sample方法来采样一个具体的latent(调用mode方法可以得到均值)。由于KL-reg的权重系数非常小,实际得到latent的标准差还是比较大的,latent diffusion论文中提出了...