为了在有限的计算资源上进行Diffusion Model的训练,同时保证其生成质量和灵活性,本论文作者创新性的提出将扩散过程应用于高度压缩的潜空间而不是原始的像素空间,并且通过交叉注意力机制,将条件输入(例如:文本描述,图像语义等)注入到网络,使得生成更符合预期的图像。 二、潜扩散模型(Latent Diffusion Model)原理 2.1 语义...
相对于 DDIM, DDPM 以及 SDE,High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 一文重点在于 latent Space 和 Conditioning Cross Attention,而非 diffusion pipeline 流程。 以此不同于前几份笔记,本文主要参考 huggingface/diffusers 中Latent Diffusion Model 及 Stable Diffusion 的实现,对 LDM 架构及其中...
latent diffusion model原理 潜在扩散模型(Latent Diffusion Model)是一种用于研究信息传播和创新扩散的统计模型。该模型基于人们对信息接受和决策过程的心理机制,通过建立潜变量模型,揭示了信息在社会网络中的传播机理。 潜在扩散模型的基本思想是,信息传播受到社会网络结构和个体行为决策的影响,并且每个个体的决策又受到...
名称 Latent Diffusion Model, High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 时间:21.12 机构:runway TL;DR 这篇文章介绍了一种名为潜在扩散模型(Latent Diffusion Models, LDMs)的新型高分辨率图像合成方法。LDMs通过在预训练的自编码器的潜在空间中应用扩散模型,实现了在有限计算资源下训练高质量图像...
Latent Diffusion Model快读 总览 原始的扩散模型训练及推理是在像素空间进行的,这将耗费大量的GPU和能量资源。为了缓解这一状况,作者提出了一种方案,将高分辨率图像的合成过程分解为两个过程:图像编解码和隐特征空间扩散。 图像编码器将像素空间中图像编码为隐特征latent code(生成过程不需要此步骤)...
使用Unconditonal model生成图片 生成过程如果直接使用pip默认安装的版本也会出错,报错如下: (忘记记录了,反正也是一个依赖问题,但换环境尝试了没有复现) 安装好依赖版本后,把训练好的模型放在和ldm的配置文件相同文件夹中,改好名字,执行如下命令生成: python scripts/sample_diffusion.py -r models/ldm/lsun_churche...
Faster sampling (i.e. even lower values of ddim_steps) while retaining good quality can be achieved by using --ddim_eta 0.0 and --plms (see Pseudo Numerical Methods for Diffusion Models on Manifolds).Beyond 256²For certain inputs, simply running the model in a convolutional fashion on ...
在机器学习领域,概念模型的训练是一个至关重要的步骤。一种常见的模型是潜在扩散模型(Latent Diffusion Model,LDM),它被广泛应用于推荐系统、社交网络分析和信息传播等领域。在本文中,我们将讨论潜在扩散模型的训练方法,并深入探讨其原理和技术细节。 二、潜在扩散模型简介 潜在扩散模型是一种基于概率图模型的模型,用于...
def simulateTIMModel(ic_nodes): active_set = ic_nodes[:] activated_nodes = list(ic_nodes) while active_set: new_active_set = [] for node in active_set: forneighbor in adhesion[node]: if neighbor not in activated_nodes: influence = calcNodeInfluence_TIM(neighbor, active_set) threshold...
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...