注意,FastDPM ≠ DPM Fast。前者(即这篇笔记的对象)是 2106.00132,后者是 2206.00927 连续化 对于离散的扩散过程,我们首先希望将其连续化。 首先,论文定义了两个变量,扩散步数 和噪音等级 (这两个变量都是连续的),扩散步数就是当前扩散所处的位置,噪音等级用来形容当前图片上高斯噪声的强度。然后,我们设定两个函数...
FAST是制定目标的原则:没那么重要,和OKR、阿米巴原则差不多… p F(frequently disscussed),经常讨论目标 p A(ambitious),对目标要有足够的雄心 p S(specific),设定指标和里程碑,使目标具体化 p T(transparent),目标透明化,要公开、公正、客观 p 通过FAST原则,可规避目标制定常见问题 * 目标太笼统,没设置指标 ...
DPM++ SDE,基本是脱离提示词的状态,但用于生成人物特写似乎特别高效,采样5次即可生成较好的人物画面。 10、DPM fast DPM fast,不太适合拟真画面,采样30次也是脱离提示词的状态。 11、DPM adaptive DPM adaptive,和 DPM++ SDE 差不多基本都是脱离提示词的状态,但用于生成人物特写似乎特别高效,采样5次即可生成较好...
🔹 DPM++ 2M:同样基于DPM方法,使用两个模板分别检测目标和背景。目标模板用于检测前景目标,背景模板用于检测背景。此方法提高准确率和速度。 🔹 DPM++ SDE:采用概率模型对目标进行检测,提高准确性并避免局部最优解。特点为准确率高,但需较多计算资源。 🔹 DPM fast:基于DPM方法,采用简化的计算模型和快速采样方...
快速充电控制电路
DMP fast收敛情况较差、DPM2和DPM2 Karras收敛情况优于Euler方法。但是代价是计算速度更慢。DPM Adapter方法的收敛表现最优,但是由于采用自适应的采样步骤,整体可能非常慢。 Group D: DPM++ Famliy DPM++ SDE与DPM++ SDE Karras的收敛能力较差,图像的波动情况较为显著。 DPM++ 2M与DPM++ 2M Karras表现较好,当步数...
采样器选择-参数-Euler系列片 01:16 Heun和DPM_2 01:07 教程ComfyUI工作流,采样器选择,DPM_Fast系列 01:01 教程ComfyUI工作流,采样器选择,DPMPP系列篇 01:20 教程ComfyUI工作流,采样器选择,DPM和DDIM 01:09 教程ComfyUI工作流,采样器选择完结篇,IPNDM 01:03 AI...
Zhou, F. Bao, J. Chen, C. Li, and J. Zhu, “DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps.” arXiv, Oct. 13, 2022. Accessed: Jul. 09, 2023. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2206.00927 8楼2023-08-15 11:44 回复 ...
因为在下一个目标检测的fast-RCNN中还需要修正目标位置,所以候选区域生成并不需要过于精确的方法。候选区域生成网络本质上也是一个fast-RCNN,它的输入是预先设置好的图像中的一个区域,输出是该区域属于前景还是背景和修正后的区域。这样的方法只指定了少数几个可能为目标的区域,无论是比起滑窗,还是比起过分割,都...
Name:"DPM fast", Value:"DPM fast", }, { Name:"DPMfast", Value:"DPMfast", Name:"DPMadaptive", Value:"DPMadaptive", }, { Name:"DPMadaptive", Value:"DPMadaptive", Name:"DPM++ 2S a", Value:"DPM++ 2S a", }, { Name:"DPM++2S a", ...