具体而言,提出分布引导(Distribution Guidance)方法,该方法强制生成的图像遵循指定的属性分布。为实现这一点,建立在去噪UNet(denoising UNet)的潜在特征上具有丰富的人口群体语义,并且可以利用这些特征来引导去偏置生成。训练属性分布预测器(ADP),一个将潜在特征映射到属性分布的小型多层感知机。ADP是使用现有属性分类器生成...
改进篇:对算法做改进 在“算法篇”中,idea是通过unet的旁路实现角色特征提取,然而效果一般。分析后认为,角色特征应该要注入注意力层,而非unet旁路,于是改进算法。 算法原理 原始的stable-diffusion结构如左图所示,文本描述信息经过clip编码后注入到unet的注意力层,那么如果我们改进clip,使之编码图像,理应能够较好的捕获...
为实现这一点,建立在去噪UNet(denoising UNet)的潜在特征上具有丰富的人口群体语义,并且可以利用这些特征来引导去偏置生成。训练属性分布预测器(ADP),一个将潜在特征映射到属性分布的小型多层感知机。ADP是使用现有属性分类器生成的伪标签进行训练的。引入的Distribution Guidance与ADP能进行公平生成。 方法减少了单个/...
扩散模型中的一个关键组件是用于噪声预测的UNet。虽然一些工作已经探索了UNet解码器的基本属性,但其编码器在很大程度上仍未被探索。 我们首次对UNet编码器进行了全面的研究。就其在推理过程中的变化等重要问题提供了不一样的发现:我们发现编码器特征平缓地变化,而解码器特征在不同的时间步长上表现出实质性的变化。这种...
为实现这一点,建立在去噪UNet(denoising UNet)的潜在特征上具有丰富的人口群体语义,并且可以利用这些特征来引导去偏置生成。训练属性分布预测器(ADP),一个将潜在特征映射到属性分布的小型多层感知机。ADP是使用现有属性分类器生成的伪标签进行训练的。引入的Distribution Guidance与ADP能进行公平生成。
优化： 提升loglikelihood：Improved DDPM等方法通过改进模型结构和训练策略，提升了扩散模型的loglikelihood，从而提高了生成数据的质量。 UNet结构优化：通过如ADM等方法优化UNet结构，可以进一步提升生成质量。UNet是扩散模型中常用的网络架构，用于学习从噪声到数据的逆过程。 隐空间处理噪声：LDM通过在隐空间...
3、改进损失函数与网络结构 传统的loss为: 本文改进后的loss为: 并在Unet中加入注意力模块,并发现加宽或者加深网络的深度都有助于提升发模型表现。 4、与语义的结合 经典的由文字生成图片的先例,加入了CLIP的结构。CLIP的训练数据是图像-文本对,通过图...
研究人员对Stable Diffusion架构进行了改进。这些都是模块化的，可以单独使用，或一起使用来扩展任何模型。报告称，尽管以下策略是作为潜在扩散模型的扩展开展的 ，但其中大多数也适用于像素空间的对应物。当前，DM已被证明是图像合成的强大生成模型，卷积UNet架构成为基于扩散的图像合成的主导架构。随着DM发展，底层架构也...
Diffusion Model UNet作为一种新型的图像分割模型,在提高准确度、鲁棒性以及效率方面展现出了巨大的潜力。然而,随着应用场景的不断扩展和需求的不断增加,Diffusion Model UNet仍然面临着一些挑战和未来的发展方向。 针对医学图像领域,Diffusion Model UNet可以进一步优化和改进。医学图像分割对准确性和鲁棒性有着更高的...
UNet 部分的改进有两方面,一是单次 latency 下降(1700ms -> 230ms,7.4x 加速),这是通过提出的 Efficient UNet 结构得到的;二是 Inference steps 降低(50 -> 8,6.25x 加速),这是通过提出的 CFG-aware Distillation 得到的。VAE decoder 的加速是通过结构化剪枝实现。