最后,我们发现吧类的引导和上采样的扩散模型组合的效果很好,进一步在ImageNet 256x256提升到3.94,在ImageNet 512x512上提升到了3.85。我们代码发布在了GitHub - openai/guided-diffusion. 动机 生成模型仍然有很大的提升空间。 目前GAN效果最好,但是GAN训练困难,调参难度大,生成的图片多样性差,同时GAN的跨域使用难度...
GAN会在判别器上多一个头,就像分类器一样输出p(y|x). 看了下代码,意思是在unet的下采样后+middle_block,直接+一个分类头,不上采样。比如这个out_channels默认是1000,因为imageNet的类被是1000. if pool == "adaptive": self.out = nn.Sequential( normalization(ch), nn.SiLU(), nn.AdaptiveAvgPool2d...
第3 篇:《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》 1、摘要 目前生成模型有好几种,包括 GANs 和 likelihood-based models 等,目前在生成任务上,依然是 GANs 取得最好的效果,但 GANs 难以训练和扩展,限制了其应用。虽然 diffusion model 近几年有了大的发展,但在生成任务上,比较 GANs 还是略逊一筹。...
《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》阅读笔记 1 Motivation (1)GAN模型可以获得很高的生成质量,但是高质量是通过牺牲多样性实现的,并且GAN模型的设计需要精密的参数选择,否则很容易崩溃,这些缺点限制了GAN模型在下游任务的应用。 (2)目前对GAN模型架构上的研究非常丰富,有比较完善的实验探究结果。 (3)...
关键词:image synthesis, diffusion models, classifier guidance 阅读理由:看看GAN跟扩散模型的差距,试图找一些图像合成上的idea Target 目前GANs 在大部分的图像生成任务上取得 SOTA,衡量指标通常为 FID,Inception Score 和 Precision,然而其中部分指标无法很好地体现多样性,GAN的生成多样性不如likelihood-based 模型,同时...
针对这些问题，OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月，这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文，证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。论文地址：https://openreview.net/pdf?id=AAWuCvzaVt 半年多的...
针对这些问题,OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月,这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文,证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=AAWuCvzaVt ...
针对这些问题,OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月,这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文,证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=AAWuCvzaVt ...
针对这些问题,OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月,这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文,证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。
针对这些问题,OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月,这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文,证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=AAWuCvzaVt ...