论文地址:StoryDiffusion: Consistent Self-Attention for Long-Range Image and Video Generation 代码:GitHub - HVision-NKU/StoryDiffusion: Create Magic Story! 具体技术细节如下: 1 引言 介绍扩散模型在内容生成领域的优势,以及在生成具有一致性内容图像和视频方面的挑战。提出StoryDiffusion方法,旨在通过一致自我注意...
self-Attention:通过加权求和,获得对上下文的全局感知(变形金刚的拆解对照表,计算各个零件的权重,表明互相间的关系)。 前馈网络:根据权重进行变形。 Decoder部分多了一个encoder-decoder attention,组装时不光考虑自己同时兼顾拆解时的整体信息(翻译时兼顾上下文信息)。 Diffusion Transformer是一种结合了Transformer架构的扩散...
out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = self.ca(out) * out # 广播机制 out = self.sa(out) * out # 广播机制 if self.downsample is not None: residual = self.downsample(x) out += residual out = sel...
Transformer最初由Vaswani等人于2017年提出,用于自然语言处理(NLP)任务。它利用自注意力机制(Self-Attention)来捕捉数据之间的关系,因而非常适合处理长序列数据,如文本、音乐和代码。 工作原理: 自注意力机制:Transformer的核心在于自注意力机制。它会计算每个输入元素与其他元素之间的“注意力”权重,捕捉数据中的依赖关系。
关键字:Consistent Self-Attention、Long-Range Image and Video Generation、Diffusion Models、Semantic Motion Predictor、StoryDiffusion 摘要 对于最近的基于扩散的生成模型,保持一系列生成图像之间,特别是包含主题和复杂细节的图像的内容一致性,是一个重大挑战。在这篇论文中,我们提出了一种新的自注意力计算方法,称为...
Towards Understanding Cross and Self-Attention in Stable Diffusion for Text-Guided Image Editing 和本人撞idea了属于是,这篇实验做得多 笔记:https://fir-pufferfish-b8d.notion.site/Towards-Understanding-Cross-and-Self-Attention-in-Stable-Diffusion-for-Text-Guided-Image-Editing-40b85009459b474b8aac315c16a...
Stable Diffusion中的U-Net,在Encoder-Decoder结构的基础上,增加了Time Embedding模块,Spatial Transformer(Cross Attention)模块和self-attention模块。 Time Embedding模块 首先,什么是Time Embedding呢? Time Embedding(时间嵌入)是一种在时间序列数据中用于表示时间信息的技术。时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据,例如...
这里你肯定得熟悉transformer,知道什么是self attention,什么是cross attention不懂找篇文章看看,感觉不是可以简单解释清楚的。 完毕,拜拜,显示一些webui对比图 三、stable diffusion webui扩展 参数clip 技术交流群邀请函 △长按添加小助手 ...
5.5. Cross-attention 文本转换器的输出,会被noise predictor在U-Net中使用到多次。U-Net以一个叫做cross-attention机制的方式来使用它。这即是prompt适配图片的地方。 这里我们使用提示词“A man with blue eyes”作为例子。SD将单词blue与eyes组合到一起(self-attention within the prompt),这样便可以生成一个蓝...
每个resblock 后面都跟着一个 self-attention 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # unet.pyL206layers=[ResBlock(now_ch,nxt_ch,tdim,tdim,self.droprate),AttnBlock(nxt_ch)] conditional model 的 类别信息 c 取值为 label+1;unconditional model 的 c=0 ...