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: ...
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...
In contrast to previous work, training diffusion models on such a representation allows for the first time to reach a near-optimal point between complexity reduction and detail preservation, greatly boosting visual fidelity. By introducing cross-attention layers into the model architecture, we turn ...