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: ...
这个库主要包括三大类元素:models(各种神经网络的实现,unet、vae 等)、schedulers(diffusion 相关的操作,加噪去噪等)、pipelines(high level 封装,相当于 models+schedulers,这个应该是方便用户直接用的)。 这里直接看diffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_stable_diffusion.py的采样过程,定义在__call__函数中:...
Latent Diffusion Model, High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 时间:21.12 机构:runway TL;DR 这篇文章介绍了一种名为潜在扩散模型(Latent Diffusion Models, LDMs)的新型高分辨率图像合成方法。LDMs通过在预训练的自编码器的潜在空间中应用扩散模型,实现了在有限计算资源下训练高质量图像合成模...
从图中可以看到ImageNet在下采样因子f=32f=32时,FID↓FID↓指标值(棕色线)较高对应生成图像质量差。而CelebA-HQ这个单一的人脸数据集,在下采样因子f=32f=32时(棕色线)并没有出现与ImageNet类似的情况。 Tab. 8 Fig. 6 Fig. 7 隐空间无条件图像生成 论文在4个数据集CelebA-HQ, FFHQ, LSUN-Churche...
此仓库是为了提升国内下载速度的镜像仓库,每日同步一次。 原始仓库:https://github.com/CompVis/latent-diffusion main 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支2 标签0 Robin Rombachformatting and info513f0092年前 ...
Latent Diffusion Models的核心思想是将传播过程视为一个以时间为轴的连续事件,并通过建立概率模型来分析每个事件的概率和影响程度。具体而言,该模型将时间分为若干步,每一步都代表了信息传播的一个阶段。在每个阶段中,信息可以传播到相邻节点,传播概率和节点间的关系可以由节点间的连边和节点属性来决定。传播的效果也...
var_t = self.logvar[t].to(self.device) RuntimeError: indices should be either on cpu or on the same device as the indexed tensor (cpu) 需要修改ddpm.py文件,在上面提到ldm/models/diffusion/ddpm.py 的1030行前面添加一行: self.logvar = self.logvar.to(self.device) 来手动指定设备。 参考:...
提出了Latent Diffusion Models(LDMs) 1、对比transformer-based的方法,该方法能够在压缩的空间(work on a compression level)对图像进行重建,生成比之前的方法更加可靠与详细的结果。并能应用于百万像素图像的高分辨率合成(high-resolution synthesis of megapixel images)。
Latent Diffusion Models (LDMs):Latent Diffusion Models是一类生成模型,它们通过在一个低维的潜在空间中模拟扩散过程来生成高质量的图像。 这种方法首先将高维数据(如图像)映射到一个低维的潜在空间,然后在这个空间内进行扩散过程的模拟,最后将扩散过程的结果映射回原始数据空间。
相比之下,Latent Diffusion Models在训练的第一阶段通过在更低维的隐空间中操作,从而避免了像素级的复杂度,极大地降低了计算资源的需求。这种在隐空间上的操作不仅降低了对计算资源的依赖,而且使模型更容易收敛,为后续的生成任务奠定了基础。 一、计算效率