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...
训练: python main.py --base configs/latent-diffusion/<config_spec>.yaml -t --gpus 0 配置文件路径: https://github.com/CompVis/latent-diffusion/blob/main/models/ldm/bsr_sr/config.yaml 论文中测试数据集:ImageNet-Val 数据大小:64*64 -> 256*256 利用官方提供的预训练模型实现图像超分(inference...
Latent Diffusion Model, High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 时间:21.12 机构:runway TL;DR 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...
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 与其它类型的生成模型一样,扩散模型DM也可以对...
Pretrained Models Retrieval Augmented Diffusion Models RDM with text-prompt only (no explicit retrieval needed) RDM with text-to-image retrieval Coming Soon Text-to-Image Beyond 256² Inpainting Class-Conditional ImageNet Unconditional Models
训练深度学习模型尤其是图像生成模型时,计算资源是一个重要考虑因素。VQGAN虽然能够生成高质量的图像,但其训练过程需要大量的计算资源,因为它直接在像素层面上操作和生成图像。相比之下,Latent Diffusion Models在训练的第一阶段通过在更低维的隐空间中操作,从而避免了像素级的复杂度,极大地降低了计算资源的需求。这种在...
latentdiffusion lora训练基础代码以下是一个使用latentdiffusion库训练LORA模型的基础代码示例: ```python import torch from latentdiffusion import models from latentdiffusion import expert_utils as eu # 定义模型参数 model_type = 'lora' layers = [512, 512, 512] latent_dim = 100 # 加载数据 expert_...
Stable Diffusion利用了Latent Diffusion的基本原理,但进行了优化和调整,使其更适合于生成稳定且多样化的图像。 这包括使用特定的网络结构、训练技巧和优化算法来提高模型的性能和稳定性。 两者之间的关系主要在于Stable Diffusion是基于Latent Diffusion Models的原理开发的,它继承了LDMs在生成图像方面的一些优点,例如能够在...
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...
2. Latent Diffusion Models 通过我们预训练的由E和D组成的感知压缩模型,我们现在可以访问一个高效的、低维的潜在空间,其中高频的、难以察觉的细节被抽象出来。与高维像素空间相比,该空间更适合基于可能性的生成模型,因为它们现在可以(i)专注于数据的重要语义位,(ii)在低维、计算效率更高的空间中进行训练 ...