Diffusion Model 使用 Stable Diffusion。 模型架构: Soundini 主要包含局部声音引导模块和光流引导模块。 局部声音引导模块: 将声音和图像映射到联合的音频-视觉潜在空间,并通过最小化它们之间的距离来指导 Diffusion Model 生成与声音一致的视觉效果。 光流引导模块: 利用预训练的光流估计网络计算相邻帧之间的光流,并将...
代码公开:GitHub - Francis-Rings/MotionFollower: MotionFollower: Editing Video Motion via Lightweight Score-Guided Diffusion 创新点: 1.轻量级信号控制器:为了解决现有运动编辑模型计算成本高的问题,作者提出了两个轻量级信号控制器:姿态控制器(PoCtr) 和参考控制器(ReCtr)。这两个控制器仅包含卷积层,没有使用...
GAN多样性方面比那些似然模型要差,是模糊的模型,没有对似然进行直接的建模,靠对抗的方式来找到一个分布,gan不稳定,需要精细的超参数的选择和正则化 diffusion也是似然函数 diffusion和GAN的差距,gan的先进结构 diffusion可以在多样性和质量上得到一个稳定的平衡 gan牺牲多样性获得结构· diffusion结构 改进 引入可学习方...
GAN多样性方面比那些似然模型要差,是模糊的模型,没有对似然进行直接的建模,靠对抗的方式来找到一个分布,gan不稳定,需要精细的超参数的选择和正则化 diffusion也是似然函数 diffusion和GAN的差距,gan的先进结构 diffusion可以在多样性和质量上得到一个稳定的平衡 gan牺牲多样性获得结构· diffusion结构 改进 引入可学习方...
第3 篇:《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》 1、摘要 目前生成模型有好几种,包括 GANs 和 likelihood-based models 等,目前在生成任务上,依然是 GANs 取得最好的效果,但 GANs 难以训练和扩展,限制了其应用。虽然 diffusion model 近几年有了大的发展,但在生成任务上,比较 GANs 还是略逊一筹。
Visual grounding (VG) tasks involve explicit cross-modal alignment, as semantically corresponding image regions are to be located for the language phrases provided. Existing approaches complete such visual-text reasoning in a single-step manner. Their pe
(HS-Diffusion)which consists of a semantic-guided latent diffusion model (SG-LDM) and asemantic layout generator. We blend the semantic layouts of source head andsource body, and then inpaint the transition region by the semantic layoutgenerator, achieving a coarse-grained head swapping. SG-LDM...
Denoising diffusion models 在最近的生成领域大火,扩散模型对复杂模型有着很好的建模能力,已经在图片生成领域取得了巨大成功。已经有工作将扩散模型用于在Deep learning-based human motion generation领域中。 但是,这些人体动作生成扩散模型有一个缺陷:the underlying law of physics, 如Fig1 ...
图1 文字引导的编辑结果,来自CLIPVG跟另两个baseline,如Disco Diffusion和CLIPstyler 不同于之前的像素域方法,CLIPVG 方案在矢量空间对图像细节进行约束,由于矢量图元素天然可作为局部形状和颜色的某种正则化,因此优化过程比起像素,在矢量图元素(颜色、线宽、控制点等)参数上的优化更加稳定,这种正则化甚至可以跟用了大...
function result=AnisotropicDiffusion(color,depth,sigma_w,data_weight)if(size(color,3)~=3),error('color data must be of 3 channel');endif~exist('data_weight','var'),data_weight=100;end height=size(color,1);width=size(color,2);pixelNumber=height*width;tic;depth=double(depth);Z=sparse(...