第一个diffusion model 是 shape latent diffusion model。注意该diffusion model 是没有condition的。作用是输入输出希望一致。 第一个diffusion model 是 point latent diffusion model。该diffusion model 的condition 是shape feature。 具体的diffusion model的知识不在赘述。 有了这两个diffusion model之后我们就可以...
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 compe...
名称 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...
Latent-Diffusion-Models 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 此仓库是为了提升国内下载速度的镜像仓库,每日同步一次。 原始仓库:https://github.com/CompVis/latent-diffusion main...
Latent Diffusion Models(LDM)是一种基于似然的模型,它通过在一个潜在表示空间中迭代“去噪”数据来生成图像。LDM将生成过程分为两个阶段:首先,训练一个自动编码器,它提供一个低维的表示空间,在感知上等同于数据空间;其次,在学习的潜在空间上训练DM,将生成模型成为潜在扩散模型LDM。这种方法能够大大减少计算复杂度,...
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...
Latent Diffusion Models的核心思想是将传播过程视为一个以时间为轴的连续事件,并通过建立概率模型来分析每个事件的概率和影响程度。具体而言,该模型将时间分为若干步,每一步都代表了信息传播的一个阶段。在每个阶段中,信息可以传播到相邻节点,传播概率和节点间的关系可以由节点间的连边和节点属性来决定。传播的效果也...
Latent_Diffusion_Models_EXPLAINED, 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 腹肌猫锤AI, 作者简介 ,相关视频:AnimateDiff,Dream-in-4D,AI生成式3D建模未来必将彻底改变3D打印建模流程,PS2025离线版使用生成式填充和生成
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 实际上 latent diffusion models 和普通的扩散模型没有太大区别,只是因为从像素空间变到了隐空间,所以维度降低了。训练的优化目标也没有太大变化,普通的扩散模型优化目标为: LDM=Ex,ϵ∼N(0,1),t[||ϵ−ϵθ(xt,t)||22] ...