model:target:ldm.models.diffusion.ddpm.LatentDiffusionparams:unet_config:target:ldm.modules.diffusionmodules.openaimodel.UNetModelfirst_stage_config:target:ldm.models.autoencoder.VQModelInterfacecond_stage_config:target:ldm.modules.encoders.modules.BERTEmbedder 无关的内容都略去,可以看到顶层的模块是LatentDif...
https://github.com/CompVis/latent-diffusion/blob/main/models/ldm/bsr_sr/config.yaml 论文中测试数据集:ImageNet-Val 数据大小:64*64 -> 256*256 利用官方提供的预训练模型实现图像超分(inference部分): 官方提供了bsr任务的预训练模型,并提供了colab notebook版本,可以直接进去按顺序执行代码块: https://...
Latent Diffusion是一种基于概率流动的生成模型,能够实现高质量的图像生成和插值。其代码实现基于PyTorch框架,主要包括以下部分: 1.数据处理:包括数据读取、预处理和批量处理等。 2.模型结构:包括编码器、解码器和潜变量流动模型等。 3.模型训练:包括损失函数、优化器和训练循环等。 4.模型测试:包括生成样本和插值等...
latent diffusion models代码 潜在扩散模型是一种预测社交媒体信息传播的模型,它考虑到了信息的传播和个体的影响力。下面将介绍一些潜在扩散模型的实现代码。 1. LT模型 LT模型中,节点的影响力被建模为与其邻居节点的影响力之和成正比。具体来说,该模型首先从一个初始节点开始,然后逐步扩展到其他节点。该模型的核心...
latentdiffusion lora训练基础代码以下是一个使用latentdiffusion库训练LORA模型的基础代码示例: ```python import torch from latentdiffusion import models from latentdiffusion import expert_utils as eu # 定义模型参数 model_type = 'lora' layers = [512, 512, 512] latent_dim = 100 # 加载数据 expert_...
Latent Diffusion Model是一种用于生成高质量图像的模型,它的核心思想是通过渐进式扩散来生成图像的细节。而VQGAN则是一种强化学习模型,主要用于图像生成任务。因此,在Latent Diffusion Model的代码中,第一阶段选择了与其设计目标更加匹配的方法,而不使用VQGAN。这样可以确保模型能够达到更好的生成效果。
【导读】「借用」他人代码,建起10亿美元帝国? Stablity AI创始人Emad Mostaque,最近被福布斯「扒皮」了! 福布斯在一篇长文中爆料,让Stabiliyt AI名声鹊起的Stable Diffusion,源代码其实是另一组研究人员写的。 在Stable Diffusion发表之前,来自德国的学者和初创公司Runway,共同推出了一个名为Latent Diffusion的开源图像...
Stable Diffusion WebUI Forge一键整合包 内含Flux大模型,您放心使用,环境部署交给AIStarter 09:44 AIStarter3.0.1全新发布,数字人、AI绘画、抠图、去背景、证件照、ai对话、ai声音、音乐、大模型、工作流应有尽有 15:21 bug导致的重大事故,让熊哥错过了几个亿!大a暴涨导致交易所都崩了,祝您们都赚到几个小...
import torch import pytorch_lightning as pl import torch.nn.functional as F from contextlib import contextmanager from taming.modules.vqvae.quantize import VectorQuantizer2 as VectorQuantizer from ldm.modules.diffusionmodules.model import Encoder, Decoder from ldm.modules.distributions.distributions import...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=<GPU_ID> python main.py --base configs/latent-diffusion/<config_spec>.yaml -t --gpus 0,where <config_spec> is one of {celebahq-ldm-vq-4(f=4, VQ-reg. autoencoder, spatial size 64x64x3),ffhq-ldm-vq-4(f=4, VQ-reg. autoencoder, spatial size 64x64x3), ...