为了在有限的计算资源上进行Diffusion Model的训练,同时保证其生成质量和灵活性,本论文作者创新性的提出将扩散过程应用于高度压缩的潜空间而不是原始的像素空间,并且通过交叉注意力机制,将条件输入(例如:文本描述,图像语义等)注入到网络,使得生成更符合预期的图像。 二、潜扩散模型(Latent Diffusion Model)原理 2.1语义...
latent diffusion model训练一、概述 在机器学习领域,概念模型的训练是一个至关重要的步骤。一种常见的模型是潜在扩散模型(Latent Diffusion Model,LDM),它被广泛应用于推荐系统、社交网络分析和信息传播等领域。在本文中,我们将讨论潜在扩散模型的训练方法,并深入探讨其原理和技术细节。 二、潜在扩散模型简介 潜在扩散...
https://github.com/CompVis/latent-diffusion/blob/main/models/first_stage_models/vq-f4/config.yaml SR训练集:Imagenet 论文中SR任务训练超参数:Table 18 BSR训练集:OpenImages 训练: python main.py --base configs/latent-diffusion/<config_spec>.yaml -t --gpus 0 配置文件路径: https://github.com/...
Latent Diffusion Model, High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 时间:21.12 机构:runway TL;DR 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...
概率图模型中的一种重要类型是“潜在扩散模型”(Latent Diffusion Model),它是一种基于潜在变量和观测数据之间扩散传播的模型。这种模型具有广泛的应用领域,包括社交网络分析、信息传播模型、疾病传播模型等。 本文将讨论潜在扩散模型的训练步骤,以帮助读者了解如何构建和训练这种强大的概率图模型。 第一步:数据收集和准备...
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)...
mkdir -p models/ldm/text2img-large/ wget -O models/ldm/text2img-large/model.ckpt https://ommer-lab.com/files/latent-diffusion/nitro/txt2img-f8-large/model.ckpt and sample withpython scripts/txt2img.py --prompt "a virus monster is playing guitar, oil on canvas" --ddim_eta 0.0 --n...
首先,VQGAN使用了一种基于向量量化的编码器-解码器结构,这种结构相对复杂,需要大量的计算资源和训练时间。而Latent Diffusion Model代码第一阶段采用了更加简洁高效的渐进式扩散方法,使得模型训练更加稳定和快速。其次,VQGAN的生成结果可能存在一些视觉上的不连续性和失真现象,这对于一些要求高质量图像的应用场景来说可能...
The pre-training process of Latent Diffusion involves training a diffusion model on a large corpus of text. This diffusion model is trained to generate text in an autoregressive manner, where each token is generated conditioned on the previous tokens. The training objective is to minimize the reco...
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...