【1】High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. 【2】Code:https://github.com/CompVis/latent-diffusion 【3】更多的细节可参考:here 推荐阅读 wei12580:Text-to-Image图像生成系列之OpenAI的CLIP wei12580:Text-to-Image图像生成系列之ControlNet wei12580:Text-to-Image图像生成系列之LoRA理论...
latent diffusion text-to-image原理 英文版 The Principles of Latent Diffusion Text-to-Image Latent Diffusion Text-to-Image is a cutting-edge technology that revolutionizes the field of artificial intelligence and computer vision. It combines the power of natural language processing with the capabilities...
CVPR2022论文精读:Latent Diffusion Model for Image Synthesis, 视频播放量 1.6万播放、弹幕量 2、点赞数 116、投硬币枚数 61、收藏人数 307、转发人数 38, 视频作者 可爱的肚, 作者简介 荷兰留学博主,埃因霍温理工大学,人工智能–增材制造和计算光学,岗位制博士在读,
论文题目: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models背景介绍最近stable diffusion工具的生成效果甚在生成内容的轮廓合理性上 超越了Disco Diffusion和Midjourney【大拇指】。其中使用的方…
However, in clinical practice, acquiring multiple modalities can be challenging due to reasons such as scan cost, limited scan time, and safety considerations. In this paper, we propose a model based on the latent diffusion model (LDM) that leverages switchable blocks for image-to-image ...
LDM(latent diffusion model) 类似于DDPM,只不过Zt是latent feature,Z0是AE的Encoder推理出的原始特征,ZT是纯噪声特征。LDM的噪声估计器是一个UNet,用来预测每一步去噪所需噪声。 Conditioning Mechanisms 条件特征可以是文本、图像或者其它模态信息,不过应该需要对应到同一个latent空间(比如,使用CLIP)。以文本为例,文本...
1. Perceptual Image Compression 我们使用了一个自动编码模型,该模型学习的空间在感知上与图像空间等效,但显著降低了计算复杂度。由一个通过结合感知损失[102]和基于patch的[32]对抗损失[20,23,99]训练的自动编码器组成。 2. Latent Diffusion Models
Stable Diffusion在企业中落地 但是在落地方面,如果LoRA和DreamBooth的效果都不能满足企业需求,就需要Text-to-Image训练了。Text-to-Image训练也可以不是从头到尾训练,如果基于一个已经训练好的大模型,再对其进行Finetune,其实就是Text-to-Image。但这对于算力的要求比较高,要想较好的训练效果,建议用40G以上的显存。
我们使用它来训练类别条件、文本到图像和布局到图像模型(class-conditional, text-to-image and layout-to-image models)。 (vi)最后,我们在https://github.com/CompVis/latent-diffusion上发布了预处理的潜在扩散和自动编码模型,该模型除了训练DM外,还可用于各种任务[81]。 2 相关工作 图像合成的生成模型 图像的...
Pre title: SDXL: Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis accepted: arXiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2307.01952 co