最后,要关注社区中的最新动态和经验分享,以便及时了解和掌握新的技术方法和解决方案。 总之,复现Latent Diffusion Model是一个充满挑战的过程。通过深入理解原理、搭建合适的环境、实现和优化模型、以及积累实践建议,我们可以逐步克服这些挑战,实现LDM的复现。希望本文能为你在复现LDM的道路上提供一些帮助和启示。相关文章...
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...
复现Yolo目标检测:如何从github上克隆库、跑库 19:28 向大家介绍我的github以及我的近况 37:02 CVPR2022论文精读:Latent Diffusion Model for Image Synthesis 10:28 Linux和Win下如何获取和预处理ImageNet-1K 29:53 IRIS presentation and Q&A:内嵌物理神经网络(物理信息神经网络)Physics-Informed Neural Netwo...
Hence, our compression model preserves details of x better (see Tab. 8). The full objective and training details can be found in the supplement. 3.2. Latent Diffusion Models 扩散模型 [82] 是一种概率模型,旨在通过逐渐对正态分布的变量进行去噪来学习数据分布 p(x),这相当于学习长度为 T 的固定...
Motion Latent Diffusion Model 基本是DDPM,略。 Conditional Motion Latent Diffusion Model 这里我们引入两个具体的任务,text-to-motion和action-to-motion。对于text,我们用CLIP将其映射为embedding,对于action,我们直接学习learnable embedding即可。我们比较之后发现把embedding加到序列前比作为memory更好。我们的训练目标...
与传统的Latent Diffusion Models(LDMs)相比，LCMs在生成详细且富有创意的图像方面同样出色，但仅需1-4步骤，而不是数百步骤。这一创新正在为文本到图像AI迈向重要的飞跃，LCMs的突破在于极大地减少了生成图像所需的步骤。相比于LDMs数百步骤的费时生成，LCMs在仅需1-4步骤的情况下达到了相似的质量水平。这一高效...
因此,不需要像Stable Diffusion或Comfy UI那样的工作流程,比如在这里遮罩,然后在那儿填充,所有这些小模型导致的无聊步骤。有大模型的人会说,嘿,我们把你放进了Transformer的所有内容中。这就是多模态战争,你是押注于全能模型,还是像个傻瓜一样将一堆小模型串在一起?
Thanks for the good work. I am trying to reproduce the diffusion model upon image inpainting task. The configuration file I uses is modified from models/ldm/inpainting_big/config.yaml. But the loss curve apppears to be quite weird. It co...
PiTe: Pixel-Temporal Alignment for Large Video-Language Model, https://arxiv.org/abs/2409.07239 Latent Diffusion Prior Enhanced Deep Unfolding for Snapshot Spectral Compressive Imaging , https://github.com/Zongliang-Wu/LADE-DUN PathMMU: A Massive Multimodal Expert-Level Benchmark for Understanding ...