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...
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,...
diffusion models (DMs) achievestate-of-the-artsynthesis results on image data and beyond. Additionally, their formulation allows for a guiding mechanism to control the image generation process without retraining. However, since these models typically operate directly in pixel space, optimization...
a) 后续做diffusion的计算量更小,特别是对于diffusion这种需要多步迭代的操作。 b) latent空间的特征语义信息更强,便于和其它模态(例如,文本或者初始图像)的特征融合。 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...
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...
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。
字节提出了一种名为LatentSync的端到端唇同步框架,它基于音频驱动的潜在扩散模型(latent diffusion models),完全摒弃了中间的动作表示。与之前的基于像素扩散或两阶段生成的唇同步方法不同,LatentSync可以直接利用Stable Diffusion的强大能力来建模复杂的音视频关联。(链接在文章底部) ...
近期扩散模型(diffusion model,DM)在图像生成取得了最先进的结果。但是传统的扩散模型是在像素空间(pixel space)进行优化的,高分辨率图像的训练往往需要更大的显存,更多的梯度回传,导致DM模型训练成本高,推理时延长。当下很多工作从优化采样策略12、分层方法3来解决这两个缺点,但效果有限。latent diffusion model提供了...