我们这里介绍一篇重要的扩散模型(Diffusion Model)算法:潜空间扩散模型:LDM[1]。LDM是前端时间爆火的图像生成算法Stable Diffusion以及最新备受关注的视频生成模型Sora最核心的理论基础之一。在DDPM[2]的这篇文章中,我们介绍到DDPM是一个基于马尔可夫链的算法,它通过对一个随机噪声进行逐步去噪来实现了图像生成任务。DDP...
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: ...
b) latent空间的特征语义信息更强,便于和其它模态(例如,文本或者初始图像)的特征融合。 另外,类似于VAE,为了避免AE压缩出的latent space过于发散(high variance),通常会把latent space的特征分布用KL散度对齐到标准正态空间。 LDM(latent diffusion model) 类似于DDPM,只不过Zt是latent feature,Z0是AE的Encoder推理出...
Latent Diffusion Model:技术前沿与实际应用 随着人工智能技术的不断发展,Latent Diffusion Model(LDM)作为一种新兴的生成模型,已经在图像修复、类条件图像合成等领域取得了显著的成果。本文将带您深入了解LDM的原理、优势及其在实际应用中的表现。 一、LDM的基本原理 Latent Diffusion Model是一种基于扩散模型的生成器,...
latent diffusion model原理 潜在扩散模型(Latent Diffusion Model)是一种用于研究信息传播和创新扩散的统计模型。该模型基于人们对信息接受和决策过程的心理机制,通过建立潜变量模型,揭示了信息在社会网络中的传播机理。 潜在扩散模型的基本思想是,信息传播受到社会网络结构和个体行为决策的影响,并且每个个体的决策又受到...
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)...
CVPR2022论文精读:Latent Diffusion Model for Image Synthesis, 视频播放量 16015、弹幕量 2、点赞数 116、投硬币枚数 61、收藏人数 307、转发人数 39, 视频作者 可爱的肚, 作者简介 荷兰留学博主,埃因霍温理工大学,人工智能–增材制造和计算光学,岗位制博士在读,相关
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 潜在扩散模型是一种基于概率图模型的模型,用于...
Latent Diffusion Models (LDMs)是当前深度学习和生成模型领域中的一个重要进步,它们通过在隐空间而非像素空间进行操作,以实现更高效且具有表现力的图像生成过程。LDM的一个关键特点是其分阶段的训练方法。而VQGAN,作为一种先进的图像生成模型,其在某些生成任务中表现出色,那么,为什么Latent Diffusion Model代码的第一阶...