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...
潜在扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)是一种用于生成图像的深度学习模型,其核心思想是通过在潜在空间中进行扩散过程来生成图像。LDM将生成任务分解为一个通过噪声到数据的转换过程,使得模型能够高效地生成高质量的图像。 优势: •压缩潜在空间:在低分辨率的潜在空间中训练扩散模型计算效率更高 •规整的平滑/压...
By introducing cross-attention layers into the model architecture, we turn diffusion models into powerful and flexible generators for general conditioning inputs such as text or bounding boxes and high-resolution synthesis becomes possible in a convolutional manner. Our latent diffusion models (LDMs) ac...
LDM最重要的改进是将扩散过程从图像空间转移到了潜空间,使得LDM的计算更加高效,从而使得其可以生成更大分辨率的图像。 参考 ^Rombach, Robin, et al. "High-resolution image synthesis with latent diffusion models." *Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition*. 2022. ...
Latent Diffusion Models 实际上 latent diffusion models 和普通的扩散模型没有太大区别,只是因为从像素空间变到了隐空间,所以维度降低了。训练的优化目标也没有太大变化,普通的扩散模型优化目标为: LDM=Ex,ϵ∼N(0,1),t[||ϵ−ϵθ(xt,t)||22] ...
latent diffusion model 本文旨在以点带面。等有时间补充...(小白阶段,手下留情) LDM的整体思路:(two-stage train)1.训练好一个AutoEncoder(包括一个encoder和decoder)。2.利用encoder压缩后的数据在latent space上做DDPM相应的操作,再用decoder恢复重建。 LDM...
原文的说法是We chose this function because we hypothesized it would allow the model to easily learn to attend by relative positions(section 3.5)鸽子注:虽然在NLP里的本意是为了相对位置,但对于diffusion其实也是很有道理的——回忆一下 \bm{\epsilon}_\theta(x, t) 其实是尝试approximate噪声 \bm{\epsil...
Latent Diffusion Models整体框架如图,分为左中右三个部分,左边是一个训练好的自编码模型(AutoEncoder,包括一个编码器 E 和一个解码器 D ),中间是个Diffusion Models,右边是个condition模块。 首先为什么要加入左边红色这个模块,我们可以这么想,Diffusion Models的问题在于耗时和耗费资源,那么最耗资源的部分是哪里,肯定...
Conditional Latent Diffusion Super-Resolution with Latent Diffusion 摘要 Diffusion models(DMs)被证明在复杂自然场景的高分辨率图像合成能力优于以往的GAN或autoregressive (AR)transformer。作为基于似然的模型,其没有GAN的模式崩溃和训练不稳定问题,通过参数共享,其可以模拟自然图像的高度复杂分布;另外也不需要AR类模...
(vi) 最后，我们在https://github.com/CompVis/latent-diffusion发布了预训练的潜在扩散和自动编码模型...