最后,要关注社区中的最新动态和经验分享,以便及时了解和掌握新的技术方法和解决方案。 总之,复现Latent Diffusion Model是一个充满挑战的过程。通过深入理解原理、搭建合适的环境、实现和优化模型、以及积累实践建议,我们可以逐步克服这些挑战,实现LDM的复现。希望本文能为你在复现LDM的道路上提供一些帮助和启示。相关文章...
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张训练好的模型的图片。
(vi) 最后,我们在 GitHub - CompVis/latent-diffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 上发布了预训练的潜在扩散和自动编码模型,除了训练 DM 之外,它们还可以重复用于各种任务 [81]。 (vi) Finally, we release pretrained latent diffusion and autoencoding models at GitHub - Com...
原论文中LDM的自编码器有两种实现方式,分别是VQGAN和AutoencoderKL(GAN+VAE+量化),具体的内容可以看 论文链接:High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 中的附件G. Details on Autoencoder Models 下面分别详细解读每种实现方式 AutoencoderKL(GAN+VAE+量化) 流程图如上图所示 代码如下: def ...
在最新的AI模型和研究领域，一种名为Latent Consistency Models（LCMs）的新技术正迅速推动文本到图像人工智能的发展。与传统的Latent Diffusion Models(LDMs)相比，LCMs在生成详细且富有创意的图像方面同样出色，但仅需1-4步骤，而不是数百步骤。这一创新正在为文本到图像AI迈向重要的飞跃，LCMs的突破在于极大地减少了...
Stability AI还发布了"Stable Video Diffusion"的代码,其github仓库地址为:https://github.com/nateraw/stable-diffusion-videos,可以进入仓库使用colab一键体验。另外Stable Video Diffusion官网已经全面开放使用,可以直接进入官网https://www.stablevideo.com/,点击start with text。
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的无聊步骤。有大模型的人会说,嘿,我们把你放进了Transformer的所有内容中。这就是多模态战争,你是押注于全能模型,还是像个傻瓜一样将一堆小模型串在一起? Alessio Fanelli:我不知道,但这会很有趣。我...
Latent Diffusion Prior Enhanced Deep Unfolding for Snapshot Spectral Compressive Imaging , https://github.com/Zongliang-Wu/LADE-DUN PathMMU: A Massive Multimodal Expert-Level Benchmark for Understanding and Reasoning in Pathology , https://arxiv.org/pdf/2401.16355 ...
生成过程如果直接使用pip默认安装的版本也会出错,报错如下: (忘记记录了,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 --bat...