(ii) 我们利用从 UNet 架构继承的 DM 的归纳偏差 [71]，这使得它们对于具有空间结构的数据特别有效，...
感知压缩主要用在图像重建的过程,特别是潜空间中的扩散过程和去噪过程,扩散过程的每个步都在逐渐去噪恢复图像的细节,尤其是去噪UNet网络中的交叉注意力机制(Cross-Attention)和跳跃连接(Skip Connection)在这个过程中通过起到重要作用。通过感知压缩机制,逐渐生成那些细微的、对人类视觉重要的细节(如面部纹理、光影变化等)...
通过使用交叉注意力机制将DM的底层UNet骨干增强为更灵活的条件图像生成器,整体是不是很自然的一个思路。 好那让我们再具体看看Latent Diffusion Models是怎么做的。对应图左中右三部分,分别为图片感知压缩(Perceptual Image Compression),潜在扩散模型(Latent Diffusion Models),条件机制(Conditioning Mechanisms) 2,图片感...
通过使用交叉注意力机制增强底层UNet结构,将DM变成更加灵活的条件图像生成器。这对于各种输入模式的学习注意力模型是有效的。为了处理不同模态的输入如文本输入,引入了一个模态相关的编码器τθτθ,将原始输入yy,编码为τθ(y)∈RM×dτθ(y)∈RM×d,并将该特征输入到UNet的交叉注意力层。具体是 输入1: 条件...
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...
包括图像到3D和激光雷达到2D的映射技术、注意力邻居分组、单模态分词器以及Transformer的微观结构。
(ii)我们利用了DM的归纳偏置,这种归来偏置来自其UNet架构[71],这使得它们对具有空间结构的数据特别有效,因此,可以减少对以前方法所要求的激进的、降低质量的压缩级别的需求[23,66]。(iii)最后,我们获得了通用压缩模型,其潜在空间可用于训练多个生成模型,也可用于其他下游应用,如单图像CLIP引导合成[25]。 3.1 感知...
为了使得生成过程考虑控制信息,作者在原有的Unet backbone上引入了一个交叉注意力机制,来融入控制信号。首先通过一个 domain specific encoder τ θ \text{domain specific encoder} \space \tau_\theta domain specific encoder τθ将 y y y投影到为一个中间表征 τ θ ( y ) ∈ R M × d τ \tau...
The command to train a DDPM UNet model on the Oxford Flowers dataset: accelerate launch train.py \ --dataset_name="huggan/flowers-102-categories" \ --resolution=256 \ --output_dir="ddpm-ema-flowers-256" \ --train_batch_size=16 \ --num_epochs=150 \ --gradient_accumulation_steps=1 \...
利用了从UNet架构中继承的DM的归纳偏差,保证其对图像空间结构信息的特征提取能力 获得的通用的自编码器压缩模型,其潜空间可用于训练多个生成模型,包括各种下游应用,如采用CLIP的文本生成或图像生成 Perceptual Image Compression 感知压缩模型为由感知损失和基于patch的对抗损失组合训练的自编码器,这确保了重建能通过局部真...