一、跳跃连接的重要性 有很多效果不错的网络结构都采用了跳跃连接的方式,如UNet网络和FCN(全卷积网络)。不同的是,FCN的跳跃连接是通过元素级的相加来实现的,而UNet的跳跃连接是通过通道的拼接来实现的。此外,ResNet中的shortcut和DenseNet中的密集连接(dense connection)也有异曲同工之妙。跳跃连接可
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...
(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，...
然后通过交叉注意将其映射到UNet的中间层,公式为:Attention(Q,K,V)=softmax(\frac {QK^T} {\sqrt d})\cdot V \\ Q=W^{(i)}_Q\cdot \varphi_i(z_t),K=W^{(i)}_K\cdot \tau_\theta(y),V=W^{(i)}_V\cdot \tau_\theta(y)\\...
2:diffusion probabilistic models(DM) 3:two-stage image synthesis ARM:自回归模型 3:方法 autoencoding model(自编码模型) ==> learn a space that is perceptually equivalent to the image space 自编码模型的优点: 低维空间采样 利用从UNet继承的inductive bias,使得在处理具有空间结构的数据时**有效,无需激...
对隐向量添加噪音，而非直接对图像或视频添加噪音。视频生成主干采用3D UNet结构，同时考虑时间维度和空间维度信息。在3D卷积层中添加temporal attention机制，包括joint spatialtemporal selfattention和factorized spatialtemporal selfattention，以提高生成视频的时空一致性。增加adaptive group normalization对生成...
以下是一个简化的Latent Diffusion Model的PyTorch实现示例: python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from einops import rearrange from torchvision.transforms import ToTensor from omegaconf import OmegaConf class UNet(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_...
编码器采用变分自编码器(VAE)将高维图像数据压缩到潜在空间,典型代码结构包含卷积层与残差块。这里有个容易被忽视的细节:潜在空间维度设置需要平衡重建质量与计算效率,通常取原始图像尺寸的1/8到1/4。比如处理256x256图像时,潜在空间可设置为32x32,通道数设为4。 扩散模块的核心是UNet结构的噪声预测网络。注意在...
Method(Model) Architecture & Scale SDXL 用的 UNet 是之前的三倍大,模型参数的增长主要是由于更多的注意力block和更大的交叉注意力 图1 左边是SDXL的用户满意度超过了 SD1.5, SD2.1(2.1还不如1.5啊,难怪c站一大堆模型都是1.5的) 右边是SDXL的两阶段pipeline,在基础模型之后多了一个refiner。先用SDXL生成...
ControlLoRA-Head3d版本,是基于Controlnet扩展的神经网络结构,用于通过添加额外条件来控制扩散模型。它使用与Controlnet相同的结构,但其核心权重来自UNet,且未经修改。主要训练hint图像编码层、线性lora层和conv2d lora层,用于权重偏移。该模型通过Head3d进行条件控制,可以生成具有特定头部3D结构的人物图像。