https://github.com/CompVis/latent-diffusion/blob/main/models/first_stage_models/vq-f4/config.yaml SR训练集:Imagenet 论文中SR任务训练超参数:Table 18 BSR训练集:OpenImages 训练: python main.py --base configs/latent-diffusion/<config_spec>.yaml -t --gpus 0 配置文件路径: https://github.com/...
下面两个公式分别表示扩散模型（Diffusion Model，简称DM）和潜扩散模型（Latent Diffusion Model，简称LDM...
mkdir -p models/ldm/stable-diffusion-v1/ ln -s <path/to/model.ckpt> models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt 接着使用如下指令进行采样: python scripts/txt2img.py --prompt "a photograph of an astronaut riding a horse" --plms 这里默认使用的是Katherine Crowson's implementation的PLMS 采...
Diffusion model相比GAN可以取得更好的图片生成效果,然而该模型是一种自回归模型,需要反复迭代计算,因此训练和推理代价都很高。论文提出一种在潜在表示空间(latent space)上进行diffusion过程的方法,从而能够大大减少计算复杂度,同时也能达到十分不错的图片生成效果。 相比于其它空间压缩方法(如),论文提出的方法可以生成更...
项目地址:Align your Latents: High-Resolution Video Synthesis with Latent Diffusion Models (nvidia.com) 简介 作者把LDM进入到高分辨率的视频生成任务中,提出了video LDM,通过在现有的LDM中引入时间信息,以此实现视频的生成。 方法 Turning Latent Image into Video Generators 作者提出的方法,关键之处在于重复使用...
Latent Diffusion是一种基于潜在扩散模型(LDMs)算法而研发的一款用于AI作画的开源训练框架,该框架可用于文图生成、无条件图像生成、图像修复、布局图像生成、语义图像生成和图像超分等多种图像合成任务。LDMs是先通过在一个潜在表示空间中逐级去噪来得到中间表示结果,然后再将其解码为完整的生成图像。潜在表示空间相比之前...
Stable Diffusion 测试示例 具体方案 diffusion model的生成过程是从尺寸与目标尺寸相同的2D正态分布噪声空间中进行采样,所以整个过程中的特征尺寸大小与最终结果相同,所以特征空间是像素级别的,所以计算量是比较大的,如果可以对该空间进行降维,并且保持高频信息不变,那么就可以大大地减小计算量,并且保持生成的质量不发生变...
利用Classifier Free Diffusion Guidance阅读笔记 - 知乎 (zhihu.com)的方法能够提高生成质量。 3.3 Temporal Interpolation 通过抹去中间帧的方式训练模型的插帧能力,提高FPS。 3.4 Temporal SR model 用超分辨率的方法提高视频的分辨率,但是naively增加一个SR模型会让视频的连贯性下降。 然后重复3.1里面的方法,插入时序...
本专栏主要是对Diffusion Model相关论文进行精读,同时在某些点上加入自己的见解以便大家理解。如有不对的地方还请多多指正。关于论文 【文章题目】High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models…
在获取到stable-diffusion-v1-*-original权重后, 通过软连接的形式链接它。 mkdir -p models/ldm/stable-diffusion-v1/ ln -s <path/to/model.ckpt> models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt 接着使用如下指令进行采样: python scripts/txt2img.py --prompt "a photograph of an astronaut riding a hor...