4.4. Super-Resolution with Latent Diffusion 通过将低分辨率的图像作为条件输入,LDMs可以用于增加图像分辨率的任务上,这本质上是一个image-to-image的任务。 评测效果: 人类打分: 4.5. Inpainting with Latent Diffusion 针对图像修复任务,首先相对于pixel-level的方法,LDMs极大提升了修复速度: 其次,在修复质量上,也可...
对于基于最大似然的训练方法,训练时间很长的原因是基于像素的表示很难察觉到高频的细节,故而有一些工作(诸如《Taming transformers for high-resolution image synthesis.》)使用两阶段的训练方法,第一阶段先压缩成latent,第2阶段在latent中生成。 扩散模型 DM在DDPM中通过重加权(reweighted objective)的方式提高了合成质...
条件特征可以是文本、图像或者其它模态信息,不过应该需要对应到同一个latent空间(比如,使用CLIP)。以文本为例,文本先验会经过Text Encoder得到特征,通过cross attention加权到diffusion每次去噪的噪声估计器UNet中间stage特征上。 Inference 所以推理过程应该类似于架构图上蓝框所示,输入文本或者其它模态先验以及latent space的...
提出了Latent Diffusion Models(LDMs) 1、对比transformer-based的方法,该方法能够在压缩的空间(work on a compression level)对图像进行重建,生成比之前的方法更加可靠与详细的结果。并能应用于百万像素图像的高分辨率合成(high-resolution synthesis of megapixel images)。 2、在多任务上均有较好的表现,同时显著降低...
Github:https://github.com/CompVis/latent-diffusion?tab=readme-ov-file 参考:https://stable-diffusion-art.com/how-stable-diffusion-work/ 关键词:stable diffusion,LDMs 阅读理由:对DM高消耗的优化,解决速度问题。看一下优化思路,优化原理,实验是怎么做的,对以后的研究有什么启发or帮助 前置知识:DDPM、自编...
提出了Latent Diffusion Models(LDMs) 1、对比transformer-based的方法,该方法能够在压缩的空间(work on a compression level)对图像进行重建,生成比之前的方法更加可靠与详细的结果。并能应用于百万像素图像的高分辨率合成(high-resolution synthesis of megapixel images)。
By introducing cross-attention layers into the model architecture, we turn diffusion models into powerful and flexible generators for general conditioning inputs such as text or bounding boxes and high-resolution synthesis becomes possible in a convolutional manner. Our latent diffusion models (LDMs) ...
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models Robin Rombach1 ∗ Andreas Blattmann1 ∗ Dominik Lorenz1 Patrick Esser Bjo¨rn Ommer1 1Ludwig Maximilian University of Munich & IWR, Heidelberg University, Germany Runway ML https://github.com/CompVis/latent-d...
By introducing cross-attention layers into the model architecture, we turn diffusion models into powerful and flexible generators for general conditioning inputs such as text or bounding boxes and high-resolution synthesis becomes possible in a convolutional manner. Our latent diffusion models (LDMs) ...
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models Robin Rombach*,Andreas Blattmann*,Dominik Lorenz,Patrick Esser,Björn Ommer * equal contribution News July 2022 Inference code and model weights to run ourretrieval-augmented diffusion modelsare now available. Seethis section. ...