Diffusion 奠基 Text-to-Image 当红炸子鸡 PEFT - 参数高效微调 Others GAN 与 Diffusion 简介 GAN Diffusion GAN vs diffusion GAN 与 Diffusion 之外 AE & DAE VAE VQ-VAE 重点:介绍文章解决的问题,历史位置,核心思路,以及与其他文章的影响关系。 补充一些理解文章所需的背景知识。
要想让AI画图逼真，科学家们尝试过很多种方法，在Diffusion模型发明出来之前，一直主流的是GAN模型，著名的Deepfake就是基于这个模型开发，谈到Deepfake，就是可以给人换脸，而显得毫无违和感，比如之前网上热传的奥巴马、川普的各种搞怪视频。最近GAN模型最新应用就是DragGAN，给一张图片，可以任意调整图片中物体的方向、...
所谓扩散算法diffusion是指先将一幅画面逐步加入噪点,一直到整个画面都变成白噪声。记录这个过程,然后逆转过来给AI学习。AI看到的是什么?一个全是噪点的画面如何一点点变清晰直到变成一幅画,AI通过学习这个逐步去噪点的过程来学会作画。diffusion和之前大火的GAN模型相比,有什么优势呢?用OpenAI的一篇论文内容来讲,用diff...
AIGC 生成的有许多种技术,我就不一一例举了,这里就重点说说Diffusion(扩散模型)和GAN吧,以及它们生成原理之间的比较,GAN的历史要早点,Diffusion在其后才出现,但是Diffusion的风头很劲。 先来谈谈GAN,它的原理比较直观,容易理解些。GAN的全称是Generative Adversarial Network,中文翻译过来就是生成对抗网络。生成对抗网络...
diffusion与GAN在生成高质量数据方面有哪些不同的方法和特性?迪哥精讲d唐宇迪带你学AI编辑于 2024年07月27日 14:25 diffusion与GAN两大生成式深度学习模型精讲分享至 投诉或建议评论 赞与转发5 0 0 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
GAN和Diffusion比较 GAN由于需要同时训练生成器和判别器,比较难平衡,这使得训练不稳定。相比之下,Diffusion只需要训练一个模型,优化更加容易一些。但是Diffusion的p过程需要分步完成也影响了其推理的效率。在Parti使用了VQGAN并取得了比Diffusion更好的效果,但也要注意Parti拥有比以往模型多得多的参数,预训练的文本识别模型...
探索AIGC绘图领域:两大主流模型GAN和Diffusion,你了解多少?Visions 科技 软件应用 人工智能 AI绘画 吴言不语零一二三 发消息 传播科技科普,分享人文感悟,探索科技与人文的融合之道。十余年软件产品行业经验,工作现致力于创造充满爱的人工智能产品。业余热爱阅读各种书籍。 接下来播放 自动连播 【AI绘画·24年11月...
GAN的反击!朱俊彦新作GigaGAN,出图速度秒杀Stable Diffusion 题目: 最近,文字-图像生成技术的成功已经席卷全球,激发了大众的想象力。从技术的角度来看,它也标志着设计生成图像模型所青睐的架构的巨大变化。GANs曾经是事实上的选择,有StyleGAN这样的优秀技术。随着DALL·e2的出现,自回归和扩散模型似乎一夜之间成为大规模生...
常见的生成式模型有自回归模型,变分自编码器(VAE),生成对抗网络(GANs)和扩散模型(Diffusion Model)等。 生成对抗网络——GANs GANs由两个主要部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责从随机噪声中生成数据,试图欺骗判别器;而判别器则尝试区分真实数据和生成数据。两者通过对抗性训练不断优化,最...
1. 图像去噪:Diffusion技术可以用于图像去噪。原理是通过模拟扩散过程,平滑图像中的噪声,同时保留图像的主要特征。这种方法通常被称为非线性扩散滤波或各向异性扩散滤波。 2. 图像分割:Diffusion技术也可以用于图像分割。通过模拟扩散过程,我们可以得到图像的区域信息,然后根据这些信息将图像分割成不同的区域。