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 半年多的时间...
def classifier_defaults(): """ Defaults for classifier models. """ return dict( image_size=64, classifier_use_fp16=False, classifier_width=128, classifier_depth=2, classifier_attention_resolutions="32,16,8", # 16 classifier_use_scale_shift_norm=True, # False classifier_resblock_updown=Tru...
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 半年多的时间...
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的跨域使用难度也比较大。 likelihood-based模型容易训练,多样性好,但是生成图片效果比GAN差。扩散模型在简单场景下和GAN差不多,但是复杂场景还是比不...
《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)...
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。
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。
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 ...
title: Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis accepted: NeurIPS 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2105.05233 code: https://github.com/openai/guided-diffusion ref: https://sunlin-ai.github.io/2022/05/30/guided-diffusion.html ref: https://blog.csdn.net/NGUever15/article/details/128269...