5,最后,论文在https://github.com/CompVis/latent-diffusion上发布了预训练的潜在扩散和自编码模型。
latent diffusion的训练步骤-回复 在机器学习领域中,概率图模型是一种强大且灵活的工具,用于建模和解决各种问题。概率图模型是一种表示随机变量之间依赖关系的图结构,其中节点表示变量,边表示变量之间的条件依赖关系。图模型可以大大简化复杂问题的建模和推理过程。 概率图模型中的一种重要类型是“潜在扩散模型”(Latent ...
原文的说法是We chose this function because we hypothesized it would allow the model to easily learn to attend by relative positions(section 3.5)鸽子注:虽然在NLP里的本意是为了相对位置,但对于diffusion其实也是很有道理的——回忆一下 \bm{\epsilon}_\theta(x, t) 其实是尝试approximate噪声 \bm{\epsil...
在机器学习领域,概念模型的训练是一个至关重要的步骤。一种常见的模型是潜在扩散模型(Latent Diffusion Model,LDM),它被广泛应用于推荐系统、社交网络分析和信息传播等领域。在本文中,我们将讨论潜在扩散模型的训练方法,并深入探讨其原理和技术细节。 二、潜在扩散模型简介 潜在扩散模型是一种基于概率图模型的模型,用于...
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。 这样做的好处是可以减少计算资源的消耗,同时保持生成图像的高质量。 2.Stable Diffusion:Stable Diffusion是一种特定的Latent Diffusion Model,它专注于生成高质量的图像。
Latent Diffusion Model快读 总览 原始的扩散模型训练及推理是在像素空间进行的,这将耗费大量的GPU和能量资源。为了缓解这一状况,作者提出了一种方案,将高分辨率图像的合成过程分解为两个过程:图像编解码和隐特征空间扩散。 图像编码器将像素空间中图像编码为隐特征latent code(生成过程不需要此步骤)...
LDM(latent diffusion model) 类似于DDPM,只不过Zt是latent feature,Z0是AE的Encoder推理出的原始特征,ZT是纯噪声特征。LDM的噪声估计器是一个UNet,用来预测每一步去噪所需噪声。 Conditioning Mechanisms 条件特征可以是文本、图像或者其它模态信息,不过应该需要对应到同一个latent空间(比如,使用CLIP)。以文本为例,文本...
CVPR2022论文精读:Latent Diffusion Model for Image Synthesis, 视频播放量 16015、弹幕量 2、点赞数 116、投硬币枚数 61、收藏人数 307、转发人数 39, 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,相关
使用Unconditonal model生成图片 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_churche...