Transformer builders Stream builders Updater builders Message receivers Message senders Third party components This library uses Jackson data binding and CBOR data format libraries to work withJSONvalues. It also uses JUnit, Mockito, Hamcrest and Lombok for testing. ...
DiTFastAttn: Attention Compression for Diffusion Transformer Models📚 Develop GuideThe implement and design of xdit frameworkManual for adding new models🚧 History and Looking for ContributionsWe conducted a major upgrade of this project in August 2024....
本文将CAN应用于最近的扩散transformer模型,包括DiT和UViT。本文遵循官方论文或GitHub存储库中建议的训练设置。除非另有说明,默认情况下,所有模型均使用无分类器引导。基线模型的架构与CAN模型相同,都在FFN层中使用深度卷积。本文使用Pytorch实现本文的模型,并使用A6000 GPU进行训练。训练过程中使用自动混合精度。除了将CAN...
项目地址:Latte: Latent Diffusion Transformer for Video Generation (maxin-cn.github.io) GitHub:github.com/Vchitect/Lat 简介 作者提出了一个novel Latent Diffusion Transformer,叫做Latte,它可以做视频生成任务。Latte不再使用Unet,而是直接使用Transformer来做生成,类似于DiT,作者先把video打成patch embedding,然后...
Code:https://github.com/facebookresearch/DiT/tree/main DiT的图像生成质量 Creation 本文介绍了一种基于transformer架构的新类扩散模型——Diffusion Transformers(DiTs)。通过将U-Net骨干替换为操作于潜变量块上的transformer,训练了图像的潜变量扩散模型,并分析了DiTs的可扩展性,即通过增加transformer深度/宽度或输入...
项目主页: https://pixart-alpha.github.io/PixArt-sigma-project/ ## 摘要 在本文中,我们介绍了 PixArt-Σ,一个能够直接生成 4K 分辨率图像的 Diffusion Transformer (DiT) 模型。PixArt-Σ 相比其前身 PixArt-α 有了显著的进步,生成的图像保真度更高,与文本提示的一致性也更好。PixArt-Σ 的一个关键特点是...
最近谷歌又发布了全新的文本-图像生成Muse模型,没有采用当下大火的扩散(diffusion)模型,而是采用了经典的Transformer模型就实现了最先进的图像生成性能,相比扩散或自回归(autoregressive)模型,Muse模型的效率也提升非常多。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2301.00704.pdf 项目链接:https://muse-model.github.io/ Muse...
VAR直接利用了类似于GPT-2的transformer架构进行视觉自回归学习。在ImageNet 256×256基准测试中,VAR显着改善了其自回归基线,实现了1.80的Fréchet inception距离(FID)和356.4的inception分数(IS),推理速度提高了20倍。值得注意的是,VAR在FID/IS、数据效率、推理速度和可扩展性等方面超过了diffusion transformer(DiT)—...
论文名:FiT: Flexible Vision Transformer for Diffusion Model 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2402.12376.pdf 开源代码:https://github.com/whlzy/FiT 引言 当前的图像生成模型在跨越任意分辨率方面存在困 难。尽管扩散变压器(DiT)系列在某些分辨率范围内表现卓越,但在处理不同分辨率的图像时仍存在不足。这一限制...
目前,多模态领域仍然由扩散模型(如Stable Diffusion)和组合模型(如CLIP与LLM的结合)主导。Emu3团队将图像、文本和视频都标记化到离散空间中,并在混合的多模态序列上从头开始训练单个Transformer模型,从而实现了多模态任务的统一,无需依赖扩散或组合架构。 Emu3在生成和感知任务上的表现都超越了现有的特定任务模型,甚至...