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...
而且文章发现在固定分辨率图像上训练的模型可以泛化到更大分辨率的图像上,LDMs还可以应用于超分辨率和修复等任务上。 4.4. Super-Resolution with Latent Diffusion 通过将低分辨率的图像作为条件输入,LDMs可以用于增加图像分辨率的任务上,这本质上是一个image-to-image的任务。 评测效果: 人类打分: 4.5. Inpainting with...
以文本为例,文本先验会经过Text Encoder得到特征,通过cross attention加权到diffusion每次去噪的噪声估计器UNet中间stage特征上。 Inference 所以推理过程应该类似于架构图上蓝框所示,输入文本或者其它模态先验以及latent space的高斯噪声,经过LDM扩散出相应语义的latent特征,经过Decoder一次性生成相应图像。 Experiment 介绍两个...
Latent-Diffusion-Models 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 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...
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 ...
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, ...
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。
在输出图像中加入了隐藏水印可帮助查看者鉴别该图像是否由机器生成。 在获取到stable-diffusion-v1-*-original权重后, 通过软连接的形式链接它。 mkdir -p models/ldm/stable-diffusion-v1/ ln -s <path/to/model.ckpt> models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt ...
他们有语音、有图像输入、可以生成代码等等OpenAI和Meta都有的新功能,但他们还没有推出的是图像输出。他们的演示视频是你放入一张车的图片,然后请求对那辆车进行小的修改,他们可以准确地生成你所要求的修改。因此,不需要像Stable Diffusion或Comfy UI那样的工作流程,比如在这里遮罩,然后在那儿填充,所有这些小模型导致...