全网最强人工矫正翻译! 360°无死角翻译覆盖原论文! 顶级翻译质量带你阅读原汁原味的《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》论文 由于文章过于庞大,部分图片和公式在知乎乱码,享受最佳阅读体验请上一个本子blog ↓ 点我阅读 :翻译系列-Latent Diffusion Model
We dub the resulting model class Latent Diffusion Models (LDMs). 这种方法的一个显着优势是我们只需要训练一次通用自动编码阶段,因此可以将其重用于多次 DM 训练或探索可能完全不同的任务 [81]。这使得我们能够高效地探索大量用于各种图像到图像和文本到图像任务的扩散模型。对于后者,我们设计了一个架构,将转换...
通过引入交叉注意力用于LDM的条件建模,为各种模态的条件依赖打开了一条道路。对于文生图的图像建模,论文在LAION-400M数据集上,训练了1.45B参数量的KL正则化的LDM模型。采用bert-tokenizer将文本信息token化,用transfomer实现τθτθ,将文本信息最终编码输入到UNet网络中。这种领域特定的语言表示与视觉合成产生了...
model.eval() for sentence in ['Go .', 'Wow !', "I'm OK .", 'I won !']: print(sentence + ' => ' + d2l.predict_s2s_ch9( model, sentence, src_vocab, tgt_vocab, num_steps, ctx)) //Go . => ! //Wow ! => ! //I'm OK . => ça va . //I won ! => j'ai ...
U-ViT就是把diffusion model中U-Net的卷积block替换为transformer。 Semantic direction manipulation in u-space 令人震惊的是,虽然u-space是文章很重要的概念,也是作者一直在强调的贡献,但是我没有找到u-space任何定义。在Appendix. 6中,作者提到 we choose to perform semantic editing at the beginning of U-ViT...
在获取到stable-diffusion-v1-*-original权重后, 通过软连接的形式链接它。 mkdir -p models/ldm/stable-diffusion-v1/ ln -s <path/to/model.ckpt> models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt 接着使用如下指令进行采样: python scripts/txt2img.py --prompt "a photograph of an astronaut riding a hor...
为了实现 High-frequency(高频率)且 Dexterous(灵活)的操控,智元引入了 Action Expert,其采用 Diffusion Model 作为目标函数来建模低层级动作的连续分布。 Action Expert 结构设计上与 Latent Planner 类似,也是与 VLM 主干网络共享相同的 Transformer 结构,但使用两套独立的 FFN 和 Q/K/V/O 投影矩阵,它通过 Denoi...
Text Encoder:Latent Diffusion 采用一个随机初始化的 Transformer (这个 Transformer 就是 ChatGPT 用的那个 Transformer,稍后我们会详细介绍)来编码 text,而 Stable Diffusion 采用一个预训练好的 Clip text encoder 来编码 text,预训练的 text model 往往要优于从零开始训练的模型。
For the transmission problems about sewage disposal model ofsubsurface flow wetland,the analytical solution is obtained by using the Laplace transform technique for non-steady SSFW model,and the diffusion characteristics for some parameters used in the model are analyzed. ...