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...
MODEL_FLAGS="--attention_resolutions 32,16,8 --class_cond True --diffusion_steps 1000 --image_size 256 --learn_sigma True --noise_schedule linear --num_channels 256 --num_head_channels 64 --num_res_blocks 2 --resblock_updown True --use_fp16 True --use_scale_shift_norm True" pyt...
最后,我们发现吧类的引导和上采样的扩散模型组合的效果很好,进一步在ImageNet 256x256提升到3.94,在ImageNet 512x512上提升到了3.85。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...
Ported directly from https://github.com/openai/guided-diffusion/blob/main/guided_diffusion/gaussian_diffusion.py and modified for simplicity. """ def __init__(self, num_timesteps: int = 1000, num_sampling_timesteps: int = 1000, classifier...
加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 main main fix-fp16-bug evals 克隆/下载 HTTPSSSHSVNSVN+SSH 该操作需登录 Gitee 帐号,请先登录后再操作。 提示 下载代码请复制以下命令到终端执行 ...
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。作者认为 diffusion model 在目前还没有被深度研究优化,于是对目前的 dif...
你可以尝试在GitHub或其他代码托管平台上搜索 guided_diffusion,看是否有相关的仓库或项目。 一旦找到相关资源,通常会有安装说明或README文件,指导你如何安装和使用该模块。 安装'guided_diffusion'模块: 如果guided_diffusion 是一个公开的Python包,你可以使用pip来安装它: bash pip install guided_diffusion 如果它...
Our code is available at https://github.com/mazurowski-lab/segmentation-guided-diffusion.doi:10.1007/978-3-031-72104-5_9Konz, NicholasChen, YuwenDong, HaoyuMazurowski, Maciej A.Springer, Cham
a new ShapePrompts benchmark derived from MS-COCO and achieve SOTA results in shape faithfulness without a degradation in text alignment or image realism according to both automatic metrics and annotator ratings. Our data and code will be made available at https://shape-guided-diffusion.github.io...
refinement followed by texture detail enhancement. Extensive experiments demonstrate that our network performs favorably against state-of-the-art algorithms on synthetic and real-world datasets for blind face restoration. The Code is released on our project page at https://github.com/838143396/3...