聊完了GAN，我们再来了解支撑现在主流文生图的Diffusion模型。书中提到:Diffusion模型是一种新兴的AI技术，它的灵感来源于物理学中的扩散现象：通过对图片不断加入噪声来生成一张模糊的图片，这个过程类似于墨水滴入水池的扩散过程；再通过深度神经网络学习模糊的图片并还原成原始图片的逆扩散过程，实现生成图片的功能。简...
Diffusion最早是2015年的一篇文章提出的,但当时并不完善,直到2020年时才真正落地。从2021年底到今天,这Diffusion大大地火了,OpenAI和Google Image都是用的这个模型来生成内容。 Diffusion Model(扩散模型)是另一类生成模型,和GAN生成网络不同的是,扩散模型分成两个阶段,首先是 “前向阶段”,然后是“逆向阶段”。 我们...
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...
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...
最直观的sample速度上,GAN更快,Diffusion需要迭代更多次。但是Diffusion没有GAN的模式崩塌的问题。 模拟分布连续性的问题:Diffusion相较于GAN可以模拟更加复杂,更加非线性的分布。GAN可以在某种单个类别的生成上做到很好的效果,比如人脸。GAN很难在多种不同类别的图像组成的数据集上学到这样复杂的分布。但是Diffusion就可以...
Midjourney、Stable Diffusion、Dalle-E等AI绘图工具生成的图像，都可以用DragGAN来微调细节，生成任何想要的效果。模特的姿势可以随意改变，短裤可以变成九分裤，短袖可以变长袖。湖边的树可以瞬间长高，湖里的倒影也跟着一起改变。原图中的太阳没露脸？无所谓，DragGAN会给你造个日出。猫猫的正脸一下子变侧脸，角度...
Drag Your GAN与Rodin是近期两款备受关注的论文:它们一个基于GAN,一个基于Diffusion;它们一个做二维生成,一个做三维生成;它们一个来自学界,一个来自业界;它们一个发表在SIGGRAPH,一个发表在CVPR。本期由香港中文大学(深圳)理工学院GAP Lab主办的《AI Paper Story Sharing 论文背后的故事》系列讲座有幸邀请到了NTU...
模型基础: CLIP(视觉语言预训练模型) + Diffusion(扩散模型) DALL-E 3 时间: 2023年10月 模型基础:CLIP + VAE + Diffusion(扩散模型) 下面是网上找到的DALL-E2和DALL- E3的对比图: 上述涉及的模型比较多,但我们可以将其进行归类,一类是图像描述生成模型(将用户的Prompt转换成生图模型理解的描述),例如:GPT-3...
在几个著名的图像生成库中,例如CIFAR-10、ImageNet64、ImageNet32、STL-10、CelebA 256、CelebA64等等,目前公布出的最好的无条件生成模型有StyleGAN-XL、Diffusion ProjectedGAN;在ImageNet128、TinyImageNet、CIFAR10、CIFAR100等库中,效果最好的条件性生成模型则是LOGAN、ADC-GAN、StyleGAN2等。
Dalle只是基于最近的 encoder-decoder (VQ-VAE)的思想产物,但未结合 Diffusion 发现效果并不理想。 在此基础上 以及 多模态 (txt+img)的出现,openai重新基于diffusion设计的 dalle2,以及 runway的 stable diffusion。 (DALLE2 paper) 再重点介绍 Stable Diffusion,体会与 Dalle2 的区别。