所提出的方法将图像到图像的翻译建模为随机布朗桥过程,并通过双向扩散过程直接学习两个域之间的翻译。所提出的方法避免了条件扩散模型相关工作中存在的条件信息杠杆。 定量和定性实验表明,所提出的 BBDM 方法在各种图像到图像转换任务上实现了具有竞争力的性能。 Rekated Work Image-to-Image Translation 伊索拉...
本文调查了我们的实现,Palette,一个图像到图像扩散模型,对于一系列复杂和挑战性的任务,即上色、修补、剪裁和JPEG恢复(见图1,2),其普适性。我们展示Palette,无需任务特定的架构定制,也不改变超参数或损失,就能在上述所有任务中提供高保真度的输出,并在与具有相同神经架构的回归基线相比时,表现出色。更重要的是,我们...
Imagen 建立在理解文本的大型 Transformer 语言模型的强大功能之上,并依赖于扩散模型在高保真图像生成方面的优势。 我们的关键发现是,在纯文本语料库上预训练的通用大型语言模型(例如T5)令人惊讶 有效编码文本以进行图像合成:在 Imagen 中增加语言模型的大小可以提高样本保真度和图像文本 对齐远远超过增加图像扩散模型的大小。
2019年加入谷歌,base多伦多,花了3年时间从二级软件工程师做到高级研究科学家,去年12月从谷歌离职。 Chitwan有语音识别、机器翻译的经验,在谷歌工作时,主要负责领导image-to-image扩散模型的工作。 第二位William Chan,也是Imagen论文共同一作。他同样出身计算机工程,先后就读于加拿大滑铁卢大学、卡内基梅隆大学,中间在新加...
因此,研究者将每个图像到图像的转换问题视为下游任务,并引入了一个简单通用框架,该框架采用预训练的扩散模型来适应各种图像到图像的转换。他们将提出的预训练图像到图像转换模型称为 PITI(pretraining-based image-to-image translation)。此外,研究者还提出用对抗训练来增强扩散模型训练中的纹理合成,并与归一化...
Imagen 是一种文本到图像的扩散模型,具有前所未有的真实感和深度的语言理解。Imagen 建立在大型 Transformer 语言模型在理解文本方面的强大功能之上,并依赖于扩散模型在高保真图像生成方面的优势。 增加Imagen 中语言模型的大小可以大大提高样本保真度和图像-文本对齐不仅仅是增加图像扩散模型的大小。 Imagen 在 COCO 数据...
通过利用新引入的扩散-GAN目标和预训练扩散模型的初始化,UFOGen能够在一个步骤中高效地生成以文本描述为...
image to 3D已经不稀奇了,image to 4D才是新赛道🐶 Fast Spatial-temporal Consistent 4D Generation via Video Diffusion Models 🧐 本文介绍了一种通过视频扩散模型快速生成时空一致的4D图像的方法。➡️链接:h...
近一两年,扩散模型(diffusion models)展现了强大的生成能力。不同种类的扩散模型各显神通 —— text-to-image模型可以根据文字生成图片,mask-to-image模型可以从分割图生成图片,除此之外还有更多种类的扩散模型,例如生成视频,3D,motion等等。 倘若有一种方法让这些pre-trained的扩散模型合作起来,发挥各自的专长,那么我...
motivation 由于扩散模型(Diffusion Models,DM)通常直接在像素空间中操作,优化功能强大的DM通常会消耗数百个GPU天,而且由于顺序计算,扩散模型的...