这篇文章将会介绍 Guided Diffusion 的基本概念以及如何实现 Guided Diffusion 训练代码。 一、Guided Diffusion 的基本概念 Guided Diffusion 是一种生成模型,它使用概率分布来生成图像。它的基本思想是将随机噪声通过多次扩散操作来逐渐转化为目标图像。每次扩散操作都会通过一定的方法将图像与噪声
# https://www.kaggle.com/code/vikramsandu/guided-diffusion-by-openai-from-scratch import math import os.path import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn from
MODEL_FLAGS="--attention_resolutions 32,16,8 --class_cond True --diffusion_steps 1000 --dropout 0.1 --image_size 64 --learn_sigma True --noise_schedule cosine --num_channels 192 --num_head_channels 64 --num_res_blocks 3 --resblock_updown True --use_new_attention_order True --use...
guided-diffusion 【5月27日 20:00】江湖夜语十二载,相逢一笑谈开源|Gitee 十二周年特别直播预告 扫描微信二维码支付 取消 支付完成 Watch 不关注关注所有动态仅关注版本发行动态关注但不提醒动态 3Star0Fork1 热门极速下载/guided-diffusion 代码Wiki统计流水线...
开源AI线稿动画上色:LVCD | LVCD 是一个开源的将线稿动画视频着色项目,目前这个代码属于论文(LVCD:Reference-based Lineart Video Colorization with Diffusion Models)中的方法实现,与逐帧着色的方法不同,LVCD 利用视频扩散模型,生成具有时间一致性的着色结果,尤其擅长处理大幅度运动的场景。