In contrast to previous work, training diffusion models on such a representation allows for the first time to reach a near-optimal point between complexity reduction and detail preservation, greatly boosting visual fidelity. By introducing cross-attention layers into the model architecture, we turn ...
(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...
通过引入交叉注意力用于LDM的条件建模,为各种模态的条件依赖打开了一条道路。对于文生图的图像建模,论文在LAION-400M数据集上,训练了1.45B参数量的KL正则化的LDM模型。采用bert-tokenizer将文本信息token化,用transfomer实现τθτθ,将文本信息最终编码输入到UNet网络中。这种领域特定的语言表示与视觉合成产生了...
Latent Diffusion Models在图像生成方面具有独特的优势。它通过在潜在表示空间中迭代“去噪”数据来生成图像,然后将表示结果解码为完整的图像。这种技术在消费级GPU上,可以在10秒级别时间内生成图片,大大降低了文图生成的落地门槛。 Latent Diffusion Models的应用也相对广泛,可以应用于任意图像翻译工作,如果能微调实现任意...
我们将所得模型类称为潜在扩散模型(Latent Diffusion Models,LDM)。 这种方法的一个显著优点是,我们只需要对通用自动编码阶段进行一次训练,因此可以将其用于多个DM训练或探索可能完全不同的任务[81]。这使得能够有效地探索各种图像到图像和文本到图像任务的大量扩散模型。对于后者,我们设计了一种架构,将Transformer连接...
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 接着使用如下指令进行采样: python scripts/txt2img.py --prompt "a photograph of an astronaut riding a hor...
摘要原文 Diffusion Probabilistic models have been shown to generate state-of-the-artresults on several competitive image synthesis benchmarks but lack alow-dimensional, interpretable latent space, and are slow at generation. On theother hand, Variational Autoencoders (VAEs) typically have access to...
Quantitative susceptibility mapping (QSM) is a post-processing technique for deriving tissue magnetic susceptibility distribution from MRI phase measurements. Deep learning (DL) algorithms hold great potential for solving the ill-posed QSM reconstruction problem. However, a significant challenge facing curren...
Latent 经常被翻译作“潜在”,这里根据本人习惯一律翻译作“隐”或者“隐式”。 封面图来自https://www.bilibili.com/opus/842962566786318355。 摘要 通过将图像形成过程分解为顺序的去噪自编码器,扩散模型(Diffusion Model, DM)在图像数据等方面达到了最先进的合成结果。此外,其公式允许使用一种指导机制对图像生成过程...