Code: GitHub - CompVis/latent-diffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models Motivation 虽然Diffusion models取得了很好的生成效果,但是它的计算量非常大,训练和推理都非常耗时。Latent difussion model通过在latent space(而非pixel space)进行扩散/逆扩散,可以在较好地保证生成效果的同时,...
从图中可以看到ImageNet在下采样因子f=32f=32时,FID↓FID↓指标值(棕色线)较高对应生成图像质量差。而CelebA-HQ这个单一的人脸数据集,在下采样因子f=32f=32时(棕色线)并没有出现与ImageNet类似的情况。 Tab. 8 Fig. 6 Fig. 7 隐空间无条件图像生成 论文在4个数据集CelebA-HQ, FFHQ, LSUN-Churche...
类似于谷歌的Imagen,该模型使用了一个冻结的CLIP ViT-L/14文本编码器来根据文本提示对模型进行条件化。该模型具有8.6亿个UNet和1.23亿个文本编码器。 Code: https://github.com/CompVis/stable-diffusion Latent Diffusion Model(LDM) •第一块模型选择用预训练好的VQGAN 或者VAE来把图像降维。官方大部分LDM都选...
Latent-Diffusion-Models 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 此仓库是为了提升国内下载速度的镜像仓库,每日同步一次。 原始仓库:https://github.com/CompVis/latent-diffusion main...
Stable Diffusion 是一个 LDM,工作于预训练自编码器的隐空间。虽然大部分语义组合是由LDM完成的,但改进自编码器能提升生成图片里的局部和高频细节。为此作者重新训练了相同架构的自编码器,但用了更大的batch-size,又用上了指数移动平均来更新参数。 Putting Everything Together 最终的SDXL是多阶段来训练的,先 600...
add code 3年前 setup.py add code 3年前 README Latent Diffusion Models Requirements Model Zoo Pretrained Autoencoding Models Get the models Pretrained LDMs Get the models Sampling with unconditional models Inpainting Train your own LDMs Data preparation ...
import torch import pytorch_lightning as pl import torch.nn.functional as F from contextlib import contextmanager from taming.modules.vqvae.quantize import VectorQuantizer2 as VectorQuantizer from ldm.modules.diffusionmodules.model import Encoder, Decoder from ldm.modules.distributions.distributions import...
Our 1.45B latent diffusion LAION model was integrated into Huggingface Spaces 🤗 using Gradio. Try out the Web Demo: More pre-trained LDMs are available: A 1.45B model trained on the LAION-400M database. A class-conditional model on ImageNet, achieving a FID of 3.6 when using classifi...
我们将所得模型类称为潜在扩散模型(Latent Diffusion Models,LDM)。 这种方法的一个显著优点是,我们只需要对通用自动编码阶段进行一次训练,因此可以将其用于多个DM训练或探索可能完全不同的任务[81]。这使得能够有效地探索各种图像到图像和文本到图像任务的大量扩散模型。对于后者,我们设计了一种架构,将Transformer连接...
Latent Diffusion Models (LDMs) enable high-quality image synthesis while avoiding excessive compute demands by training a diffusion model in a compressed lower-dimensional latent space. Here, we apply the LDM paradigm to high-resolution video generation, a particularly resource-intensive task. We ...