Brownian Bridge Diffusion Model (BBDM) VQGAN(Vector Quantized Generative Adversarial Network)是一种生成对抗网络(GAN)架构,用于生成高质量的图像。VQGAN 的设计结合了向量量化和生成对抗网络的概念,以产生具有视觉真实感和多样性的图像。 以下是对VQGAN的详细解释: 生成对抗网络(GAN): GAN 是一种深度学习模型,...
相比DDPM,这里扩散模型只参与了 null-space 一项的计算,range-space 一项是我们直接计算的,所以作者将这种方法称为 Denoising Diffusion Null-Space Model (DDNM). 可以看到,DDNM 要求我们知道 \mathbf A 和\mathbf A^\dagger . 那么对于常见的退化,它们的 \mathbf A,\mathbf A^\dagger 可以构造为: 填充:mask...
Finally, we show that a single generalist Palette model trained on 3 tasks (colorization, inpainting, JPEG decompression) performs as well or better than task-specific specialist counterparts. 展开 关键词: Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition ...
Imagen架构图 整体结构: 通过一个固定的text encoder(T5-XXL)提取文本embedding,然后经过一个输出大小为64x64的classifier-free Diffusion Model,最后经过两个级联的超分DM将图片分辨率放大到1024x1024,所有的DM都条件于text embedding。 text encoder对比了BERT(base模型参数量:1.1亿)CLIP(0.63亿)以及T5(模型参数量:...
text-to-image diffusion model是一种用于生成图像的神经网络模型,可以通过文本描述和草图作为引导来生成与输入条件相匹配的逼真图像。其原理是基于扩散模型,通过结合文本描述和草图,实现多模态图像生成的目标。 扩散模型是一种基于能量的生成模型,它通过在潜在空间中不断地迭代,来模拟图像的扩散过程,从而生成图像。在...
text-to-image diffusion model采样公式文本到图像的扩散模型采样公式主要是通过定义F_{\phi}left(x_t, y, t \right) = abla_{x_{t}} log p_{\phi}\left(y \mid x_{t}\right) 来实现的,其中x_t代表初始噪声,y是目标数据,t表示时间。采样过程可以通过调整 F_{\phi}\left(x_t, y, t \...
Imagen: Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding 时间:22/05 机构:Google TL;DR 发现使用LLM(T5)可以作为text2image任务的text encoder,并且提升LLM模型size相对于提升image DM模型size性价比更高,生成的图像保真度更高,内容也更符合文本的描述。在COCO上FID score达到7.27。另外...
3.3. Text-to-Image Diffusion Model 文本到图像扩散模型可以从提供的输入文本提示生成高质量的图像。它是用从互联网上抓取的数百万对图像-文本对进行训练的[59,64,67]。使用预训练的文本编码器(如T5[63]或CLIP[62])将文本编码为文本嵌入。在被输入到扩散网络之前,图像通过添加一定程度的高斯噪声而被扭曲。在给...
For simplicity, we re-trained all of the models based on the same VQGAN model from LDM.The pre-trained VQGAN models provided by LDM can be directly used for all tasks. https://github.com/CompVis/latent-diffusion#bibtexThe VQGAN checkpoint VQ-4,8,16 we used are listed as follows and...
结合了强大的(text-only)语言模型和conditional diffusion model来做生成,可以生成高质量的图像。 使用dynamic thresholding来改进diffusion sampling。从而生成更真实和细节丰富的图片。 改进了U-Net,提出Efficient U-Net,可以更省内存。 Method 模型架构非常简单: Imagen流程如下: 首先,把prompt输入到frozen text encoder...