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,并将其用于指导 Diffusion Model 生成时间一致的视频...
我们代码发布在了GitHub - openai/guided-diffusion. 动机 生成模型仍然有很大的提升空间。 目前GAN效果最好,但是GAN训练困难,调参难度大,生成的图片多样性差,同时GAN的跨域使用难度也比较大。 likelihood-based模型容易训练,多样性好,但是生成图片效果比GAN差。扩散模型在简单场景下和GAN差不多,但是复杂场景还是比不...
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...
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...
GLIDE(Guided Language to Image Diffusion for Generation and Editing) 时间:22/03 机构:OpenAI TL;DR 本文研究使用Diffusion Model做图像生成过程,如何更好地加入conditional信息。主要尝试两种方法: CLIP-guidance, Classifier-free guidance,并且证明了后者效果更佳。文本是后续DALLE2的重要baseline。
这里,p和q对应于列矢量D中的像素p和q的索引。 注意A是稀疏和正定义矩阵。 因此,引导深度增强被转换为稀疏线性系统,可以有效地解决。 matlab code: 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...
论文:Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis 无条件图像生成-有条件图像生成 常规上提高图像质量 生成式模型优点 基于似然的模型:pixel cnn/rnn直接对像素的概率进行建模 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...
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。
We present Pix2Gif, a motion-guided diffusion model for image-to-GIF (video) generation. We tackle this problem differently by formulating the task as an image translation problem steered by text and motion magnitude prompts, as shown in teaser fig. To ensure that the model adheres to motion...