第一阶段训练自编码器(AutoencoderKL),具体实现在latent-diffusion/ldm/models/autoencoder.py 第二阶段训练Diffusion(基于DDPM),具体实现在latent-diffusion-main/ldm/models/diffusion/ddpm.py 图片来自:一文详解 Latent Diffusion官方源码 下面我们看下推理的过程 使用示例(以文生图为例) 流程:获取配置、加载模型,初始...
model:target:ldm.models.diffusion.ddpm.LatentDiffusionparams:unet_config:target:ldm.modules.diffusionmodules.openaimodel.UNetModelfirst_stage_config:target:ldm.models.autoencoder.VQModelInterfacecond_stage_config:target:ldm.modules.encoders.modules.BERTEmbedder 无关的内容都略去,可以看到顶层的模块是LatentDif...
latent diffusion models代码 潜在扩散模型是一种预测社交媒体信息传播的模型,它考虑到了信息的传播和个体的影响力。下面将介绍一些潜在扩散模型的实现代码。 1. LT模型 LT模型中,节点的影响力被建模为与其邻居节点的影响力之和成正比。具体来说,该模型首先从一个初始节点开始,然后逐步扩展到其他节点。该模型的核心...
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...
Latent Diffusion Models(LDM)是一种基于似然的模型,它通过在一个潜在表示空间中迭代“去噪”数据来生成图像。LDM将生成过程分为两个阶段:首先,训练一个自动编码器,它提供一个低维的表示空间,在感知上等同于数据空间;其次,在学习的潜在空间上训练DM,将生成模型成为潜在扩散模型LDM。这种方法能够大大减少计算复杂度,...
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 Introduction Latent diffusion models are a class of probabilistic models used in machine learning and natural language processing (NLP). These models are particularly useful for tasks such as image generation, language modeling, and representation learning. In this article, we ...
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...
二.隐式扩散模型 Latent Diffusion Models 与DDPM的过程类似,前向与反向扩散都是在潜空间里完成的,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。所以在训练时,不再是生成一张噪点图,而是在潜空间里生成一个随机张量(Tensor),并且在给图片每一步增加噪点时,也不再是给图像增加噪点...