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: ...
代码解读 Stable Diffusion 有两套主流的代码实现,第一种是 CompVis 的官方实现,第二种是 huggingface 的实现。这里的代码解读都以文生图任务为例。 CompVis 的实现 这个实现的代码比较分散,层次结构不太好梳理,不过可以照着配置文件看各部分都在哪里。这个配置文件有点类似 openmmlab 的那套框架的写法,例如文生图...
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。
通过将空间对齐的条件信息聚合到扩散模型输入,LDM模型可以有效适用于一般目的的图像-图像迁移任务。比如语义合成、超分辨率合成、图像修复等。 基于LDM的超分辨合成 LDM可以通过聚合低分辨率的图像有效训练出超分辨率生成模型,基于之前提到的条件建模机制。在第一个实验中,论文依照SR3论文中数据处理方法,采用...
A:Latent Diffusion Model代码第一阶段和VQGAN在设计思路和实现上存在一些不同之处。首先,Latent Diffusion Model采用了渐进式扩散的方式生成图像的细节,通过多次迭代逐渐增加模型对细节的处理能力,以达到生成高质量图像的目的。而VQGAN则是一种基于向量量化的编码器-解码器结构,通过将输入图像编码成离散的向量表示,并通...
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,通过在模型架构中引入交叉注意力层,使得模型...
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...
CVPR2022论文精读:Latent Diffusion Model for Image Synthesis, 视频播放量 15551、弹幕量 2、点赞数 116、投硬币枚数 61、收藏人数 307、转发人数 38, 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
无条件指导来自Classifier Free Diffusion Guidance。3 实验：训练时间约为8卡V100 4.5天。在相同的训练资源下，LVDM具有更好的效果、更高的效率和几乎相同的参数量。3.1 数据集：包括UCF101、Skytime-lapse training split和Taichi。分辨率均为256，策略为条件和无条件指导。3.2 指标：包括FVD和KVD，...