一文读懂「Diffusion Model,DM」扩散模型 当前主要有四大生成模型:生成对抗模型GAN、变微分自动编码器VAE、流模型Flow-based Model以及扩散模型Diffusion Model。扩散模型(diffusion models)是当前深度生成模型中新SOTA。扩散模型在图片生成任务中超越了原SOTA:GAN,并且在诸多应用领域都有出色的表现,如计算机视觉,NLP、波形...
2. Latent Diffusion Models 扩散模型(DM)直接在高维的像素空间进行,优化推断成本高昂。为在有限的计算资源上进行 高分辨率图像合成的 DM 训练,同时保持其分辨率质量和灵活性,LDMs先使用预训练AutoDecoder,将原始图像像素转换到维度较小的潜在空间中,再使用传统的扩散模型进行推理和优化,首次在降低复杂性和保留细节之间...
To enable DM training on limited computational resources while retaining their quality and flexibility, we apply them in the latent space of powerful pretrained autoencoders. In contrast to previous work, training diffusion models on such a representation allows for the first time to reach a near-...
[1] Improving End-To-End Autonomous Driving with Synthetic Data from Latent Diffusion Models 代码语言:javascript
3、Balancing Act: Distribution-Guided Debiasing in Diffusion Models 扩散模型(DMs)会反映训练数据集中存在的偏差。在人脸情况下尤为令人担忧,DM更偏爱某个人口群体而不是其他人口群体(例如女性比男性)。这项工作提出一种在不依赖于额外数据或模型重新训练的情况下对DMs进行去偏置的方法。
本文首先提出了diffusion model改进算法的细化分类与深度解析,同时对diffusion model的应用进行了系统的回顾,最后率先汇总领域内benchmarks。这也促进了后续工作《Diffusion Models: A Comprehensive Survey Of Methods and Applications》在9.7之后的改进。 文章链接:https://arxiv.org/abs/2209.02646 ...
陈等人 [121] 采用类似方法,提出了一种称为分层集成扩散模型的两阶段策略。从空间域到小波域的转换是无损的,提供了显著的优势。例如,WaveDM [67] 修改低频带,而 WSGM [122] 或 ResDiff [60] 相对于低分辨率图像条件化高频带。BDC...
潜在扩散模型 (LDM) 是一项高分辨率图像合成训练工具,它在图像修复和各种任务(包括无条件图像生成、语义场景合成和超分辨率)上实现了高度竞争的性能,同时与基于像素的 DM 相比显
These synthetic images are useful in applications in pathology pedagogy, validation of models, and supplementation of existing nuclei segmentation datasets. We demonstrate that NASDM is able to synthesize high-quality histopathology images of the colon with superior quality and semantic controllability over...
报告地址：https://github.com/Stability-AI/generative-models/blob/main/assets/sdxl_report.pdf 在4月开启公测后，Stable Diffusion XL受到不少人的青睐，号称「开源版的Midjourney」。在画手、写字等细节上，SDXL能够全局把控，最重要的是不用超长prompt就可实现。不仅如此，比起需要氪金的Midjourney，SDXL 0....