这次，他们的新模型Muse（缪斯）在CC3M数据集上达成了新SOTA（目前最佳水平）。而且其效率远超火爆全球的DALL·E 2和Imagen（这俩都属于扩散模型），以及Parti（属于自回归模型）。——单张512x512分辨率图像的生成时间被压缩到仅1.3秒。在图像编辑方面，只需一句文字指令，就可以对原始图像进行编辑。（貌似不用再...
新年伊始,谷歌AI又开始发力文字-图像生成模型了。 这次,他们的新模型Muse(缪斯)在CC3M数据集上达成了新SOTA(目前最佳水平)。 而且其效率远超火爆全球的DALL·E 2和Imagen(这俩都属于扩散模型),以及Parti(属于自回归模型)。 ——单张512x512分辨率图像的生成时间被压缩到仅1.3秒。 在图像编辑方面,只需一句文字指...
512 Fuse Attention 646 400m_res_1024 1024x1024 128 512 Cross Attention 427 Noise Scheduling / Sampler NeMo Imagen supports two types of noise scheduling: Continous DDPM [MM-MODELS-IMAGEN3] and EDM [MM-MODELS-IMAGEN2]. Denoising diffusion probabilistic models (DDPM) [MM-MODELS-IMAGEN1] represe...
应用阈值:然后将像素值x0_t限制在 [-s, s] 的范围内,并通过 s 进行归一化,即x0_t = jnp.clip(x0_t, -s, s) / s。这样做能够防止像素饱和,并保持图像的动态范围。 采样步骤:接下来,执行采样步骤sampler_step(x0_t, z_t, t),其中 z_t 是上一步的隐状态, t 是当前的时间步。然后更新隐状...
自编码器(AutoEncoder):由编码器和解码器组成,编码器将图像空间映射到潜在空间,常用的是x∈R3×512×512→z∈R4×64×64,除此之外,还支持其他的压缩比,解码器完成相反的过程,这样扩散过程在潜在空间进行,大大减少计算量,有利于训练和采样快速进行。SD 提供了两种正则化技术,分别是 VQ 正则化(类似于 VQGAN)和...
1024x1024 128 512 Cross Attention 427 Noise Scheduling / Sampler NeMo Imagen supports two types of noise scheduling: Continous DDPM [] and EDM [MM-MODELS-IMAGEN2]. Denoising diffusion probabilistic models (DDPM) [MM-MODELS-IMAGEN1] represents the most widely adopted noise scheduling approach ...
采样步骤:接下来,执行采样步骤sampler_step(x0_t, z_t, t),其中 ( z_t ) 是上一步的隐状态,( t ) 是当前的时间步。然后更新隐状态 ( z_t ) 为z_tm1。 通过上述步骤,动态阈值技术在保持图像细节和防止过度饱和方面比静态阈值技术表现得更好,尤其是在使用大引导权重时。这是因为它能够适应不同像素值...
文本- 图像生成:Muse 模型从文本提示快速生成高质量的图像(在 TPUv4 上,对于 512x512 分辨率的图像需要时间为 1.3 秒,生成 256x256 分辨率的图像需要时间为 0.5 秒)。例如生成「一只熊骑着自行车,一只鸟栖息在车把上」: Muse 模型通过对文本提示条件下的图像 token 进行迭代重新采样,为用户提供了零样本、无掩...
Automatically when training on multi GPUs/nodes Activation Checkpointing To reduce memory usage, activations of certain layers are cleared and recomputed during a backward pass. This technique is particularly useful for training large models that wouldn’t fit in GPU memory using traditional methods. ...
采样步骤:接下来,执行采样步骤sampler_step(x0_t, z_t, t),其中 ( z_t ) 是上一步的隐状态,( t ) 是当前的时间步。然后更新隐状态 ( z_t ) 为z_tm1。 通过上述步骤,动态阈值技术在保持图像细节和防止过度饱和方面比静态阈值技术表现得更好,尤其是在使用大引导权重时。这是因为它能够适应不同像素值...