python train.py --config-dir=. --config-name=image_pusht_diffusion_policy_cnn.yaml training.seed=42 training.device=cuda:0 hydra.run.dir='data/outputs/${now:%Y.%m.%d}/${now:%H.%M.%S}_${name}_${task_name}' 以上就是关于deffusion policy的代码复现全部过程,详细文章及代码请看:https:/...
Diffusion Policy can better leverage position control: 如图5 The tradeoff in action horizon: 本文发现action horizon在较少时无法保持一致性或对idle action进行补偿,若太长会导致反应时间降低,如下左图,发现当action horizon取8时性能最好 Robustness against latency: 预测一个未来动作的序列有助于缓解latency gap...
(可选)使用会话管理器连接至Amazon SageMaker Inference Endpoint进行远程调试 2.3、复现Stable Diffusion 通过上面的运行,已经将代码部署模型至Amazon SageMaker Inference Endpoint,从而可以基于推理终端节点生成自定义图片,我们在juypter notebook的最后,加上这样一段代码,我们将想要生成的句子可以写在prompt里面。 from PIL...
(可选)使用会话管理器连接至Amazon SageMaker Inference Endpoint进行远程调试 2.3、复现Stable Diffusion 通过上面的运行,已经将代码部署模型至Amazon SageMaker Inference Endpoint,从而可以基于推理终端节点生成自定义图片,我们在juypter notebook的最后,加上这样一段代码,我们将想要生成的句子可以写在prompt里面。 from PIL...
DDPO：Denoising Diffusion Policy Optimization diffusion的生成过程，定义成马尔科夫链的形式：\begin{array...
servicequotas:ListAWSDefaultServiceQuotas with an explicit deny in an identity-based policy 解决...
隐空间模型的目标是利用隐空间对数据生成机制做简化表示(与其相对的是不太现实的直接拿数据做极大似然)。其后验p(z|x)为编码部分,似然p(x|z)为解码部分,训练完模型后,采样既定的先验p(z),通过解码器就可以得到满足p(x)一系列x 若已知似然,计算后验p(z|x)=p(x|z)p(z)∫p(x,z)dz,由于z维度一般...
Diffusion Policy 首先,Diffusion Policy形式化为: 在生成器部分,采用的是固定状态作为条件的条件生成: 训练目标 DDPM中: DQL中: 2.采样过程 DDPM中: DQL中: Q-learning Q函数的学习采用了非常常用的double Q-network,同时引入了target network 稳定训练降方差。
Stable Diffusion复现——基于 Amazon SageMaker 搭建文本生成图像模型 众所周知,Stable Diffusion扩散模型的训练和推理非常消耗显卡资源,我之前也是因为资源原因一直没有复现成功。 而最近我在网上搜索发现,亚马逊云科技最近推出了一个【云上探索实验室】刚好有复现Stable Diffusion的活动,其使用亚马逊AWS提供的Amazon SageMak...