2.文中证明了DDIM实际就是DPM-Solver的一阶算法,因此也解释了DDIM的优越性 3.我们可以将离散的时间噪声预测模式转化为连续的,从而使该算法可以适应于连续时间的采样 5.总结 总的来说,这篇文章的思想很简单,实质是一个求解ODE的过程。我们通过DPM-Solver,仅通过很少的采样步骤就可以得到很好的生成效果。可以这样理...
DPM-Solver推导 对于一个前向加噪过程:假设x0∼pdata(x0)是真实图片分布,然后从t=0到t=1逐渐添加噪声: (0)q(xt|x0)=N(αtx0,σt2) 那么,(0)式子表示的扩散过程,在连续时间下,可以表示为如下SDE: (1)dxt=f(t)xtdt+g(t)dwt其中dwt=dtε, (2)f(t)=dlogαtdt,g2(t)=dσt2dt−2...
在实验中,DPM-Solver 获得了远超其它采样算法的加速效果,仅仅在 15-20 步就几乎可以收敛: 并且在论文中定量的结果显示,DPM-Solver 引入的额外计算量完全可以忽略,即对于步数的加速效果直接正比于时间上的加速效果——因此,基于 25 步的 DPM-Solver,Stable-Diffusion 模型的采样速度直接翻倍!例如,下图展示了不同采样...
在实验中,DPM-Solver 获得了远超其它采样算法的加速效果,仅仅在 15-20 步就几乎可以收敛: 并且在论文中定量的结果显示,DPM-Solver 引入的额外计算量完全可以忽略,即对于步数的加速效果直接正比于时间上的加速效果——因此,基于 25 步的 DPM-Solver,Stable-Diffusion 模型的采样速度直接翻倍!例如,下图展示了不同采样...
清华大学计算机系朱军教授带领的 TSAIL 团队提出 DPM-Solver(NeurIPS 2022 Oral,约前 1.7%)和 DPM-Solver++,将扩散模型的快速采样算法提升到了极致:无需额外训练,仅需 10 到 25 步就可以获得极高质量的采样。 要说AI 领域今年影响力最大的进展,爆火的 AI 作图绝对是其中之一。设计者只需要输入对图片的文字描...
"sde-dpmsolver++": "sde-dpmsolver++", } def process(self, model, device): def process(self, model, device,scheduler, karrasSigmas): model = DiffusionPipeline.from_pretrained( f"DeepFloyd/IF-{__class__._MODELS[model]}-v1.0", f"DeepFloyd/IF-{__class__._MODELS[model]}-v1.0", te...
('cuda')scheduler=DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config,algorithm_type="sde-dpmsolver++",use_karras_sigmas=True)pipe.scheduler=schedulerimage=load_image('https://sdbooth2-production.s3.amazonaws.com/pph45nwtz5w0afa8nlhbt41djwep')pipe(prompt="test",image=image,mask_...
关于采样方式的区别,..我只知道大多数人跑真人用的是 DPM++SDE KARRAS动漫大多数人跑用的 2M KARRAS 或者是 EULER A,有可能是因为出图快的原因其它的很少见,我本来想跑图试下,但采样不同,同样的种
https://huggingface.co/spaces/LuChengTHU/dpmsolver_sdm 扩散概率模型的可控生成 在实际应用场景下,带条件的生成式模型往往具有更大的实用意义。例如,在「AI 绘画」等「文-图生成」任务中,我们需要给定相应的主题或故事,即我们需要基于成对数据训练一个条件分布 ...
The forward SDE ensures that the condition distribution q_{t|0}(x_t | x_0) = N ( alpha_t * x_0, sigma_t^2 * I ).We further define lambda_t = log(alpha_t) - log(sigma_t), which is the half-logSNR (described in the DPM-Solver paper)....