CVPR2022 | High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models github: https://github.com/CompVis/latent-diffusionmotivation近年来,图像生成领域,扩散概率模型(Diffusion Model, DM)在密度估计和样本质量方面取得了最先进的结果。然而噪音大小和… 真是聪明的...发表于CVPR2... High-Resolution Image ...
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...
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。作者认为 diffusion model 在目前还没有被深度研究优化,于是对...
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,Alex Nichol 和Prafulla Dhariwal再度携手,带领团队于2021年12月20日发布了最新研究《G...
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...
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 ...
扩散模型在生成图片质量上超越了生成对抗网络（GANs）。在某些数据集上，仅仅通过25次采样，扩散模型就能达到与BigGAN-deep相匹敌的效果。作者认为GAN生成图片质量优秀的两点原因在于：1）经过众多优化，GAN模型性能已显著提升。2）GAN在牺牲部分多样性的情况下，换来了更高质量的图片。作者借鉴上述思路优化...