论文地址:https://arxiv.org/pdf/2408.11039 论文标题:Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model 实验表明,Transfusion 的扩展能力显著优于将图像量化并在离散图像 token 上训练语言模型的方法。通过引入特定于模态的编码和解码层,该研究证明可以进一步提高 Transfusion 模型的...
一、diffusion transformer简介 diffusion transformer,顾名思义,是融合了扩散模型(diffusion model)和transformer模型的一种新型架构。扩散模型以其强大的生成能力而著称,能够生成高质量的图像、文本等多媒体内容;而transformer模型则以其出色的序列处理能力闻名于世,广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。 diffusion transf...
classifier-free guidance:对原始diffusion的score函数进行了修改,使其能够被输入的条件引导,但没有使用显式的分类器。 Latent Diffusion model:直接在高分辨率像素空间中训练扩散模型可能在计算上是禁止的。Latent Diffusion 使用二阶段方法解决这个问题:1)学习一个自动编码器,将图像压缩成更小的空间表示;2) 训练扩散模...
一、Diffusion Transformer是什么? Diffusion Transformer,顾名思义,是结合了扩散模型(Diffusion Model)和Transformer模型的一种技术。它通过模拟物质扩散的过程,将数据在高维空间中进行表征和学习,从而实现高效的信息处理和生成。这种技术结合了扩散模型的灵活性与Transformer模型的强大表征能力,为自然语言处理、图像生成等领域...
据我了解超分(Super-Resolution,以下简称SR)基本都是拿patch在做,就拿基于diffusion model的方法举例...
标题:Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model 链接:https://arxiv.org/html/2408.11039v1 科技 计算机技术 人工智能 Transformer 扩散模型 文生图 大语言模型 计算机视觉 深度学习 预训练 多模态 AIGC深蓝学院 发消息 ...
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...
stable diffusion是混合卷积和transformer的结构,其中transformer部分主要使用了self-attention和cross-attention...
在潜在扩散模型(Latent diffusion model,LDM)中,MDT采用了在潜在空间而非原始像素空间中执行生成学习的方法,以减少计算成本。在训练过程中,首先向图像的潜在嵌入 z 添加高斯噪声。然后,按照[31]的方法,我们将带有噪声的嵌入 z 划分为一系列大小为 p×p ...
To address these limitations, we propose a latent diffusion model based on Transformers for point cloud generation. Instead of directly building a diffusion process based on the points, we first propose a latent compressor to convert original point clouds into a set of latent tokens before feeding...