IIDM: Image-to-image diffusion model for semantic image synthesisdoi:10.26599/CVM.2025.9450419Feng LiuXiaobin ChangComputational Visual Media
给定从域A采样的图像I~A~,我们可以首先提取潜在特征L~A~,然后提出的布朗桥过程将L~A~映射到域B中相应的潜在表示L~A→B~ .最后,翻译后的图像I~A→B~可以由预训练的VQGAN的解码器生成。 Brownian Bridge Diffusion Model (BBDM) VQGAN(Vector Quantized Generative Adversarial Network)是一种生成对抗网络(GAN...
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 就是\m...
图1 BBDM (Brownian Bridge Diffusion Model) 和 DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Model) 有向图模型的比较 重点在于过程的两个端点和条件y的使用 布朗桥:两个端点确定,中间的随机过程形成桥。方差可以提供必要的随机性,以学习复杂的数据分布并生成多样化的图像翻译结果,通过调整最大方差值还能平衡样本的质量...
1Contrastive Learning Guided Latent DiffusionModel for Image-to-Image TranslationQi Si, Bo Wang, Zhao Zhang, Senior Member, IEEE, Mingbo Zhao, Xiaojie Jin,Mingliang Xu and Meng Wang, Fellow, IEEEAbstract—The diffusion model has demonstrated superiorperformance in synthesizing diverse and high-qualit...
language models (e.g. T5), pretrained on text-only corpora, are surprisingly effective at encoding text for image synthesis; in Imagen, increasing the size of the language model, boosts sample fidelity and image-text alignment much more than increasing the size of the image diffusion model. ...
在减少扩散次数上，团队借鉴了Progressive Distillation for Fast Sampling of Diffusion Models中的step distillation思想，通过教师模型多步输出蒸馏学生模型单步输出，以此减少学生模型的扩散步数。对于VAE Decoder的加速，团队采用了通道裁剪与蒸馏策略，将SD-v1.5的VAE Decoder通道数量裁剪50%，并在蒸馏训练...
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...
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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 \...