就像以前的工作【Ehrlich等人2020; Liu等人2018b】,我们在压缩图像上训练Palette,其质量因子(QF)为5,而以前的工作通常只限于质量因子≥10,我们增加了任务的难度,并在质量因子低至5的情况下训练,产生严重的压缩伪影。表4总结了ImageNet结果,Palette在所有质量因子上展现了强大的性能,超过了回归基线。正如预期,Palette与...
Image-to-Image Translation Diffusion Models Brownian Bridge Method Brownian Bridge Diffusion Model (BBDM) Forward Pricess Reverse Process Training Objective Accelerated Sampling Processes Experiments Experiment Setup Qualitative Comparison Quantitative Comparison Other Translation Tasks Ablation Study Abstract ...
https://github.com/Yutong-Zhou-cv/Awesome-Text-to-Image https://lilianweng.github.io/posts/2021-07-11-diffusion-models/#forward-diffusion-process https://link.zhihu.com/?target=https%3A//gweb-research-imagen.appspot.com/paper.pdf...
We introduce Palette, a simple and general framework for image-to-image translation using conditional diffusion models. On four challenging image-to-image translation tasks (colorization, inpainting, uncropping, and JPEG decompression), Palette outperforms strong GAN and regression baselines, and establis...
在实验室之前的Latent Diffusion Models基础上,他们开发出了Stable Diffuision 1.0,并且得到了 LAION 和 Eleuther AI 的大力支持。 这次的Stable Diffusion 2.0版本,具有强大的文本到图像模型。 这个模型是由LAION在全新的文本编码器OpenCLIP训练的,跟1.0版本相比,它显著提高了生成图像的质量——这次的模型可以输出默...
时间来到2020年,基于前人的思想,提出了DDPM模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models),相对于基础的扩散模型,作者结合了扩散模型和去噪分数,来引导训练以及采样的过程,带来了生成图像样本适量的提升,使其在训练更简单稳定的条件下,最后的结果可以和GAN模型相当。
近一两年,扩散模型 (diffusion models) 展现出了强大的生成能力。不同种类的扩散模型性能各异 —— text-to-image 模型可以根据文字生成图片,mask-to-image 模型可以从分割图生成图片,除此之外还有更多种类的扩散模型,例如生成视频、3D、motion 等等。
通过一个固定的text encoder(T5-XXL)提取文本embedding,然后经过一个输出大小为64x64的classifier-free Diffusion Model,最后经过两个级联的超分DM将图片分辨率放大到1024x1024,所有的DM都条件于text embedding。 text encoder对比了BERT(base模型参数量:1.1亿)CLIP(0.63亿)以及T5(模型参数量:110亿),后来发现T5效果最...
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该方法在ImageNet和MSCOCO等大型数据集上表现出卓越的性能。 4.1.3 3D视觉 《Diffusion probabilistic models for 3d point cloud generation》是一项关于基于扩散的三维视觉任务的早期工作。在非平衡热力学的激励下,这项工作将点云中的点类比为热力学系统中的粒子,并在点云生成中采用了扩散过程,从而获得了具有竞争...