前面我们分析扩散模型(Diffusion Model)了解到,它通过向数据中添加噪声,然后训练一个去噪模型实现数据的还原,扩散模型在图像生成、图像修复等任务中表现了很好的效果,尤其是生成质量和多向性方面有显著的优势。但其本身是一个马尔科夫链的过程,即前后时刻数据有非常紧密的绑定关系,无法进行跳跃预测,生成过程通常需要超多...
model:target:ldm.models.diffusion.ddpm.LatentDiffusionparams:unet_config:target:ldm.modules.diffusionmodules.openaimodel.UNetModelfirst_stage_config:target:ldm.models.autoencoder.VQModelInterfacecond_stage_config:target:ldm.modules.encoders.modules.BERTEmbedder 无关的内容都略去,可以看到顶层的模块是LatentDif...
实现IC模型的代码如下所示: 2.1模拟扩散过程: def simulateICModel(ic_nodes): active_set = ic_nodes[:] activated_nodes = list(ic_nodes) while active_set: new_active_set = [] for node in active_set: for neighbor in adhesion[node]: if neighbor not in activated_nodes: threshold =random.ra...
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 ...
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...
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...
Latent Diffusion Model初体验 目录 源码拷贝 虚拟环境 VSCode带命令行参数运行py文件 txt2img img2img 问题记录 此方式在服务器(Ubuntu)上安装Stable Diffusion,使用miniconda虚拟环境。在Windows10系统上使用VScode远程开发方法进行调试和运行。 注意:使用VSCode连接服务器远程开发调试,代码中的相对路径是打开文件夹的路径...
latentdiffusion lora训练基础代码以下是一个使用latentdiffusion库训练LORA模型的基础代码示例: ```python import torch from latentdiffusion import models from latentdiffusion import expert_utils as eu # 定义模型参数 model_type = 'lora' layers = [512, 512, 512] latent_dim = 100 # 加载数据 expert_...
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,