前面我们分析扩散模型(Diffusion Model)了解到,它通过向数据中添加噪声,然后训练一个去噪模型实现数据的还原,扩散模型在图像生成、图像修复等任务中表现了很好的效果,尤其是生成质量和多向性方面有显著的优势。但其本身是一个马尔科夫链的过程,即前后时刻数据有非常紧密的绑定关系,无法进行跳跃预测,生成过程通常需要超多...
我们的隐式扩散模型(Latent Diffusion Models, LDM) 在图像修复和类条件图像合成(class-conditional image synthesis)方面取得了新的最佳分数,并在包括文本到图像合成、无条件图像生成和超分辨率等人物上的表现都极具竞争力;同时,与基于像素的 DM 相比,我们显著降低了计算要求。 1. 介绍 图像合成是最近发展最引人注目...
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型的目标。文章提出的方法在多个图像合成任务上达到了新的最佳性能,包括图像修复、类条件图像合成和文本到图像合成,同时显...
(vi) 最后，我们在https://github.com/CompVis/latent-diffusion发布了预训练的潜在扩散和自动编码模型...
隐扩散模型 Latent Diffusion Models 相比原始扩散模型在像素空间进行训练推理,LDM是在维度更低的隐空间进行训练推理,其计算量则小了很多。其次利用了基于2D卷积UNet,有利于图像的归纳偏置。这里的UNet条件依赖于时间t。 条件建模机制 Conditioning Mechanisms ...
潜在扩散模型 (LDM) 是一项高分辨率图像合成训练工具,它在图像修复和各种任务(包括无条件图像生成、语义场景合成和超分辨率)上实现了高度竞争的性能,同时与基于像素的 DM 相比显
图像来自DIV2K[1]验证集,评估值为512^2像素。我们用f表示空间下采样因子。重建FID[29]和PSNR是在ImageNet-val[12]上计算的; 另见表8。Figure 1. Boosting the upper bound on achievable quality with less agressive downsampling. Since diffusion models offer excellent inductive biases for spatial data, ...
【ai绘图】segment anything/inpaint anything分割大法,修改图片中的一切元素,stable diffusion插件介绍 薯片_AI 1532 0 【AI生产力工作流】如何更加高效、精准地修改画面指定区域内容 | Inpaint Anything + 重绘蒙版,Stable Diffusion进阶教程 来真的 1.0万 94 Nvidia最新AI模型仅需100K即可获得更高质量的图像 来真...
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拟扩散过程来生成高质量的图像。