We dub the resulting model class Latent Diffusion Models (LDMs). 这种方法的一个显着优势是我们只需要训练一次通用自动编码阶段,因此可以将其重用于多次 DM 训练或探索可能完全不同的任务 [81]。这使得我们能够高效地探索大量用于各种图像到图像和文本到图像任务的扩散模型。对于后者,我们设计了一个架构,将转换...
这种方法的成功表明,通过结合自编码器和扩散模型的优势,我们可以在不牺牲性能的情况下,更高效地处理复杂的图像数据。LDMs的这些特性可能会激发未来在图像合成、数据增强、潜在空间探索等领域的进一步研究和应用。 相关链接 Stable Diffusion, High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion 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 Train your own LDMs ...
不同的压缩率变现不同其中LDM4-16效果比较好 2. Image Generation with Latent Diffusion 3. Conditional Latent Diffusion Transformer Encoders for LDMs Convolutional Sampling Beyond 256² Super-Resolution with Latent Diffusion Inpainting with Latent Diffusion...
Latent Diffusion Models (LDMs)是当前深度学习和生成模型领域中的一个重要进步,它们通过在隐空间而非像素空间进行操作,以实现更高效且具有表现力的图像生成过程。LDM的一个关键特点是其分阶段的训练方法。而VQGAN,作为一种先进的图像生成模型,其在某些生成任务中表现出色,那么,为什么Latent Diffusion Model代码的第一阶...
提出了Latent Diffusion Models(LDMs) 1、对比transformer-based的方法,该方法能够在压缩的空间(work on a compression level)对图像进行重建,生成比之前的方法更加可靠与详细的结果。并能应用于百万像素图像的高分辨率合成(high-resolution synthesis of megapixel images)。
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。 这种方法首先将高维数据(如图像)映射到一个低维的潜在空间,然后在这个空间内进行扩散过程的模拟,最后将扩散过程的结果映射回原始数据空间。
Github:https://github.com/CompVis/latent-diffusion?tab=readme-ov-file 参考:https://stable-diffusion-art.com/how-stable-diffusion-work/ 关键词:stable diffusion,LDMs 阅读理由:对DM高消耗的优化,解决速度问题。看一下优化思路,优化原理,实验是怎么做的,对以后的研究有什么启发or帮助 前置知识:DDPM、自编...
Latent Diffusion Models (LDMs) are powerful and potential tools for facilitating generation-based methods for domain generalization. However, existing diffusion-based DG methods are restricted to offline augmentation using LDM and suffer from degraded performance and prohibitive computational costs. To ...
flexible generators for general conditioning inputs such as text or bounding boxes and high-resolution synthesis becomes possible in a convolutional manner. Our latent diffusion models (LDMs) achieve new state-of-the-art scores for image inpainting and class-conditional image synthesis and highly ...