improved_diffusion/gaussian_diffusion.py elif schedule_name == "cosine": return betas_for_alpha_bar( num_diffusion_timesteps, lambda t:math.cos((t + 0.008) / 1.008 * math.pi / 2) ** 2, ) def betas_for_alpha_bar(num_diffusion_timesteps, alpha_bar, max_beta=0.999): """ Create a...
在此背景下,improved-diffusion作为关键的前期工作,证明了模型规模和数据量的增加对于提高生成效果的重要性。对于想深入了解AIGC的人来说,研究improved-diffusion是理解这一领域进展的重要一步。—— AI Dreams, APlayBoy Teams! 论文阅读:proceedings.mlr.press/v 代码阅读:github.com/openai/impro 摘要 DDPM作为生成...