刚刚看到meta的最新工作DiffMAE:Diffusion Models as Masked Autoencoders,看起来有点意思,这个工作的想法也很简单:就是用diffusion model来实现masked autoencoder。 原来的MAE是随机mask掉图像的一部分patch,然后基于encoder-decoder模型来进行图像重建: 仔细一想,其实MAE可以看
我们揭示了MAE和扩散模型之间的联系,因为MAE有效地执行了扩散的第一步推理。 Diffusion Masked Autoencoder 我们将掩蔽预测范式纳入到扩散模型中。该模型近似于基于可见区域的掩蔽区域的像素分布。换句话说,我们研究扩散模型作为一种掩蔽自动编码器(DiffMAE)的形式,接下来介绍。 Conditional Diffusion Model 给定一个训练样...
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...
2023/10 DehazeDM DehazeDM: Image Dehazing via Patch Autoencoder Based on Diffusion ModelsYuming Yang; Dongsheng Zou; Xinyi Song; Xiaotong Zhang SMC2023 Paper 2023/08 HazeAug Frequency Compensated Diffusion Model for Real-scene DehazingJing Wang, Songtao Wu, Kuanhong Xu, Zhiqiang Yuan Neural Networ...
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 ...
在实现上,它是将低分辨率图像直接和noisy latent拼接在一起送入UNet,因为autoencoder将高分辨率图像压缩为原来的1/4,而低分辨率图像也为高分辨率图像的1/4,所以低分辨率图像的空间维度和latent是一致的。另外,这个超分模型也采用了Cascaded Diffusion Models for High Fidelity Image Generation所提出的noise conditioning...
autoencoder.py download_assets.py eval_latent.py evaluator.py extract_latent.py fid.py generate.py lmdb2wds.py sample.py train.py train_wds.py utils.py README MIT license Fast Training of Diffusion Models with Masked Transformers Official PyTorch implementation of the TMLR 2024 paper: ...
下面给出使用diffusers库来加载AutoEncoder模型,并使用AutoEncoder来实现图像的压缩和重建的代码: import torch import numpy as np from diffusers.models import AutoencoderKL from diffusers import StableDiffusionPipeline from PIL import Image # 加载模型 ...
034 (2023-10-24) A Comparative Study of Variational Autoencoders Normalizing Flows and Score-based Diffusion Models for Electrical Impedance Tomography https://arxiv.org/pdf/2310.15831.pdf 035 (2023-10-24) Discriminator Guidance for Autoregressive Diffusion Models ...
论文名称:Diffusion Models as Masked Autoencoders 论文地址:[2304.03283] Diffusion Models as Masked Autoencoders (arxiv.org) 1 Intro 多年来(For many years),人们一直希望通过生成过程实现对视觉数据的更深入了解。早期方法,如深度信念网络和去噪自编码,采用生成预训练来初始化深度网络以执行下游识别任务。由于...