对于每个区域,我们可以利用对应的文本信息,来优化该区域图像生成,这部分的优化技术其实就是利用Classifier-free guidance来指导更新Xt,也就是test-time optimization。 唯一一点需要注意的是,颜色的学习,作者利用的是生成图像的RGB信息和给定的RGB之间的MSE loss来进行学习。 总体来说,本文提出了富文本引导的图像生成任务...
首先是Stable Diffusion[1]原有的重建 Loss:\min_{\theta'} \mathcal{L}_{\text{LDM}} = \mathbb{E}_{z,\epsilon \sim \mathcal{N}(0,I),t}[||\epsilon - f_{\theta,\theta'}(\mathbf{z}_t,t,\mathcal{P},\mathbb{B},\mathbb{D})||_2^2]\\ 为了防止背景生成多余的物体,我们设计...
DYSPEPSIA GENERATION We have seen the future, and it sucks. Cartoons Day by Day Doghouse Dustin Frazz Non Sequitur Questionable Content Sherman's Lagoon Speed Bump Stone Soup Wondermark XKDC Zits Recommended Writers Akhil Reed Amar Alex Bledsoe ...
The particles flow through a micro-orifice nozzle and deposit onto the substrate through a patterning mask. Sintered, ceramic powders with a particle size range of about 0.08-2 μm are typically used as the deposition particles. After suspension in the carrier gas to form an aerosol, the ...
In decoder, both common genes and scRNA-seq-specific genes are reconstructed and pass through the mask. The loss between input and output with both the common and specific genes is calculated, and all connections in the last layer contribute to the loss. In short, inClust+ uses common ...
该项目的Faster R-CNN预训练部分基本完全采用maskrcnn-benchmark的源代码(虽然我们又增加了attribute_head的实现,但还没开始正式使用),仅就数据集做了更换,换成SGG的VisualGenome数据集。因此后续研究者可以完全参考maskrcnn-benchmark的代码设计新的detector,并运用于SGG中。下面是一个训练命令行样例: ...
_mask=masked_inputs_and_labels['attention_mask'][0]labels=masked_inputs_and_labels['labels'][0]masked_inputs={key:value[0]forkey,valueinmasked_inputs_and_labels.items()}outputs=model(input_ids=input_ids,attention_mask=attention_mask,labels=labels)logits=outputs.logitsprint(f'after mask:{...
也是 mask 的 auto encoder 这个掩码自编码器。他在训练的时候之所以能够 mask 掉75%,就是这么多的这个图像区域,还能把这个图像很好的重建出来,也就说明了这个图像它这个冗余性确实是高。也就从侧面证明了这种 denoising auto encoder 或者这个 mask auto encoder 它的这个有效性。但其实不论是 AE 还是 DAE 还是...
2. 为了防止微调全部参数可能会导致的语义漂移问题,文章添加了 Class-specific Prior Preservation Loss。 Method: 实验表明相较于GAN的工作,大型的text to image diffusion model在经过微调后,更擅长将新的信息融入到模型的输出域中,而不会忘记先验知识,以及过拟合到一个小的图片集合。 1. 所有的训练图片描述为 a...
该项目的Faster R-CNN预训练部分基本完全采用maskrcnn-benchmark的源代码(虽然我们又增加了attribute_head的实现,但还没开始正式使用),仅就数据集做了更换,换成SGG的VisualGenome数据集。因此后续研究者可以完全参考maskrcnn-benchmark的代码设计新的detector,并运用于SGG中。下面是一个训练命令行样例: CUDA_VISIBLE_...