论文源码:GitHub - CompVis/latent-diffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models sd-v1:GitHub - CompVis/stable-diffusion: A latent text-to-image diffusion model sd-v2:GitHub - Stability-AI/stablediffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models SDXL: ...
代码解读 Stable Diffusion 有两套主流的代码实现,第一种是 CompVis 的官方实现,第二种是 huggingface 的实现。这里的代码解读都以文生图任务为例。 CompVis 的实现 这个实现的代码比较分散,层次结构不太好梳理,不过可以照着配置文件看各部分都在哪里。这个配置文件有点类似 openmmlab 的那套框架的写法,例如文生图...
Latent Diffusion Model, High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 时间:21.12 机构:runway 这篇文章介绍了一种名为潜在扩散模型(Latent Diffusion Models, LDMs)的新型高分辨率图像合成方法。LDMs通过在预训练的自编码器的潜在空间中应用扩散模型,实现了在有限计算资源下训练高质量图像合成模型的目标。
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 ...
Latent Diffusion Model快读 总览 原始的扩散模型训练及推理是在像素空间进行的,这将耗费大量的GPU和能量资源。为了缓解这一状况,作者提出了一种方案,将高分辨率图像的合成过程分解为两个过程:图像编解码和隐特征空间扩散。 图像编码器将像素空间中图像编码为隐特征latent code(生成过程不需要此步骤)...
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...
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,
(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...
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...