为了在有限的计算资源上进行Diffusion Model的训练,同时保证其生成质量和灵活性,本论文作者创新性的提出将扩散过程应用于高度压缩的潜空间而不是原始的像素空间,并且通过交叉注意力机制,将条件输入(例如:文本描述,图像语义等)注入到网络,使得生成更符合预期的图像。 二、潜扩散模型(Latent Diffusion Model)原理 2.1 语义...
model: base_learning_rate: 1.0e-06 target: ldm.models.diffusion.ddpm.LatentDiffusion params: linear_start: 0.0015 linear_end: 0.0155 log_every_t: 100 timesteps: 1000 loss_type: l2 first_stage_key: image cond_stage_key: LR_image image_size: 64 channels: 3 concat_mode: true cond_stage_...
model.eval() for sentence in ['Go .', 'Wow !', "I'm OK .", 'I won !']: print(sentence + ' => ' + d2l.predict_s2s_ch9( model, sentence, src_vocab, tgt_vocab, num_steps, ctx)) //Go . => ! //Wow ! => ! //I'm OK . => ça va . //I won ! => j'ai ...
Latent Diffusion Model, High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 时间:21.12 机构:runway 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型的目标。
Latent Diffusion Model初体验 目录 源码拷贝 虚拟环境 VSCode带命令行参数运行py文件 txt2img img2img 问题记录 此方式在服务器(Ubuntu)上安装Stable Diffusion,使用miniconda虚拟环境。在Windows10系统上使用VScode远程开发方法进行调试和运行。 注意:使用VSCode连接服务器远程开发调试,代码中的相对路径是打开文件夹的路径...
Latent Diffusion Model是一种用于生成高质量图像的模型,它的核心思想是通过渐进式扩散来生成图像的细节。而VQGAN则是一种强化学习模型,主要用于图像生成任务。因此,在Latent Diffusion Model的代码中,第一阶段选择了与其设计目标更加匹配的方法,而不使用VQGAN。这样可以确保模型能够达到更好的生成效果。
(vi) 最后，我们在https://github.com/CompVis/latent-diffusion发布了预训练的潜在扩散和自动编码模型...
CVPR2022论文精读:Latent Diffusion Model for Image Synthesis, 视频播放量 1.6万播放、弹幕量 2、点赞数 116、投硬币枚数 61、收藏人数 307、转发人数 38, 视频作者 可爱的肚, 作者简介 荷兰留学博主,埃因霍温理工大学,人工智能–增材制造和计算光学,岗位制博士在读,
这项研究及其未来的迭代可能对企业应用有用，因为它们有潜力为生成任务（如代码完成）提供更快的推理和更...