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://c...
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...
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_...
此方式在服务器(Ubuntu)上安装Stable Diffusion,使用miniconda虚拟环境。在Windows10系统上使用VScode远程开发方法进行调试和运行。 注意:使用VSCode连接服务器远程开发调试,代码中的相对路径是打开文件夹的路径,并不是当前这个py文件所在的路径 源码拷贝 github仓库地址,直接选择下载压缩文件即可 解压到选定目录,查看项目文件...
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...
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...
但Latent Diffusion的源码是2021年的,有些依赖更新后,按库中的environment.yaml文件配置conda环境后无法正常使用,但幸好issue有人已经解决了,所以在此梳理一下流程即可。 训练环境配置吐槽:B站啥时候把插入代码块的功能砍了??? 克隆latent-diffusion的库,进入latent-diffusion的文件夹 cd latent-diffusion 如果机器在国内...
【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...
A:Latent Diffusion Model代码第一阶段和VQGAN在设计思路和实现上存在一些不同之处。首先,Latent Diffusion Model采用了渐进式扩散的方式生成图像的细节,通过多次迭代逐渐增加模型对细节的处理能力,以达到生成高质量图像的目的。而VQGAN则是一种基于向量量化的编码器-解码器结构,通过将输入图像编码成离散的向量表示,并通...
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...