后续的DiT(Diffusion Transfomrer, 来自论文 Scalable Diffusion Models with Transformers) 把这种借助自编...
第二种是先通过tokenizer将原图像编码到一个high level、low dimension的隐空间(latent space),其实就是特征空间,再去进行增噪+去噪的训练,这个叫做latent diffusion model。第二种方法需要用到tokenizer,本文采用的是VQGAN的tokenizer,这个tokenizer将256*256*3的图像编码到32*32*4的特征空间内。 而神经网络作者也...
VQGAN的tokenizer将256x256x3图像编码为32x32x4的特征空间。本文采用的Diffusion Transformer（DiT）代替DDPM的Unet，原因包括对比说服力、公平性考量及训练效率。DiT-Large模型包含24个块，其中12个用于编码，12个用于解码。在Imagenet数据集上训练400个周期后，提取的编码器部分与线性层结合进行分类，最终结...
吴恩达最新《扩散模型是如何工作的》|how-diffusion-models-work|中英字幕 吴恩达最新《面向开发者的ChatGPT提示工程》|chatgpt-prompt-engineering-for-developers|中英字幕 吴恩达《用于LLM应用程序开发的LangChain》|langchain-for-llm-application-development|中英字幕 吴恩达最新《使用ChatGPT API构建系统》|Building Syst...
最后，由衷感叹，确实牛~有一点值得注意：fractalgen没有用AR/Diffusion用的tokenizer，即没有VQ-VAE/VAE...
分形结构（Fractal）在数学上以自相似性和多层级嵌套为特征，Kaiming He团队将其引入生成模型设计，可能...
Du Q, Gunzburger M, Lehoucq R B, et al. Analysis and approximation of nonlocal diffusion ...
Gunzburger M, Lehoucq R B, et al. Analysis and approximation of nonlocal diffusion problems with...
hekaiming 暂无话题描述 关注话题管理 分享 讨论 精华 等待回答Deconstructing Denoising Diffusion Models for Self-Supervised Learning-全文翻译+解读 Jimmy TAW 来自HeKaiming的最新工作,2024/01/25放上arxiv,作者都是MAE、MAE-ST的同一批老熟人了。 但这篇工作并没有展现出来sota的性能,甚至不如...
1. 创新性 - 分形结构：FGM 利用分形的自相似性和多层次特性，可能更有效地捕捉图像的细节和全局结构...