无关的内容都略去,可以看到顶层的模块是 LatentDiffusion,去噪网络是 UNetModel、encoder 是 VQModelInterface、文本编码器是 BERTEmbedder。 这里主要还是关注 LatentDiffusion 的采样过程。具体的采样代码位于 LatentDiffusion.sample: @torch.no_grad() def s
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...
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...
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 ...
latentdiffusionmodel 代码latentdiffusionmodel代码 关于LatentDiffusionModel的代码实现,我们需要从模型结构、训练流程、应用场景三个层面展开。这里以PyTorch框架为例,结合开源社区实践经验,探讨实际开发中值得注意的技术细节。 模型结构分为编码器、扩散模块、解码器三部分。编码器采用变分自编码器(VAE)将高维图像数据压缩到...
LDM(latent diffusion model) 类似于DDPM,只不过Zt是latent feature,Z0是AE的Encoder推理出的原始特征,ZT是纯噪声特征。LDM的噪声估计器是一个UNet,用来预测每一步去噪所需噪声。 Conditioning Mechanisms 条件特征可以是文本、图像或者其它模态信息,不过应该需要对应到同一个latent空间(比如,使用CLIP)。以文本为例,文本...
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...
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...