训练: python main.py --base configs/latent-diffusion/<config_spec>.yaml -t --gpus 0 配置文件路径: https://github.com/CompVis/latent-diffusion/blob/main/models/ldm/bsr_sr/config.yaml 论文中测试数据集:ImageNet-Val 数据大小:64*64 -> 256*256 利用官方提供的预训练模型实现图像超分(inference...
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...
latentdiffusion lora训练基础代码以下是一个使用latentdiffusion库训练LORA模型的基础代码示例: ```python import torch from latentdiffusion import models from latentdiffusion import expert_utils as eu # 定义模型参数 model_type = 'lora' layers = [512, 512, 512] latent_dim = 100 # 加载数据 expert_...
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 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...
Retrieval Augmented Diffusion Models RDM with text-prompt only (no explicit retrieval needed) RDM with text-to-image retrieval Coming Soon Text-to-Image Beyond 256² Inpainting Class-Conditional ImageNet Unconditional Models Train your own LDMs ...
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_churches256/soil.ckpt -n 20 --batch_size 2 -c 30 即以2的batch_size,30的timesteps,生成20张训练好...
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...
代码:https://github.com/CompVis/latent-diffusion Stable Diffusion 和 Latent Diffusion Stable Diffusion和 Latent Diffusion 是两种基于深度学习的图像生成模型,它们在技术上有一定的关系,但也有各自的特点。 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...