1. 像素空间到潜在空间：图像x从原始的高纬的像素空间（Pixel Space）经过编码器ϵ，压缩到低维的潜在...
然后就可以在latent space上做diffusion了,因此我们可以通过cross attention把各种condition fuse进来,从而让各种task都复用同一个backbone。 例如,如果是从prompt出图,就把encoder从图的encoder换成文字的encoder。具体可以看同属SD系列 的img2img源码和text2img源码。 从image space到latent space:VQGAN系列 VQGAN实际...
latent space modelsocial networksThesisSocial networks represent two different facets of social life: (1) stable paths for diffusion, or the spread of something through a connected population, and (2) random draws from an unde...
Latent Space Diffusion 来自 core.ac.uk 喜欢 0 阅读量: 68 作者: JC Fisher 摘要: Social networks represent two different facets of social life: (1) stable paths for diffusion, or the spread of something through a connected population, and (2) random draws from an underlying social space, ...
另外,类似于VAE,为了避免AE压缩出的latent space过于发散(high variance),通常会把latent space的特征分布用KL散度对齐到标准正态空间。 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。
1. Understanding the Latent Space Latent Diffusion Text-to-Image operates within a latent space, which is a high-dimensional vector representation of data. This space captures the underlying structure and patterns of images, allowing for efficient manipulation and generation. The latent space is learn...
因此,不需要像Stable Diffusion或Comfy UI那样的工作流程,比如在这里遮罩,然后在那儿填充,所有这些小模型导致的无聊步骤。有大模型的人会说,嘿,我们把你放进了Transformer的所有内容中。这就是多模态战争,你是押注于全能模型,还是像个傻瓜一样将一堆小模型串在一起? Alessio Fanelli:我不知道,但这会很有趣。我...
其中主要分为三大部分。第一是Pixel部分的内容,编解码器,把图像进行编码,其次经过Latent Space,进行Diffusion传播,进行去噪,然后进行编辑,再进行解噪。 整体来说,Stable Diffusion在训练的过程中是通过文本和图像进行匹配,然后进入VAE和U-Net中进行训练,训练后就可以理解文本和图像的匹配的关系。之后再去加入新的文本,...
两个core idea,第一是在效率和语义信息之间做了权衡,保证了压缩到latent space的z包含语义信息,且是较低维度,第二是一种统一多模态的架构,使得各种模态信息可以通过cross attn的方式注入模型,适用于多种任务如inpainting, text2iamge, motion2image, SR.
Latent Diffusion Models (LDMs) enable high-quality image synthesis while avoiding excessive compute demands by training a diffusion model in a compressed lower-dimensional latent space. Here, we apply the LDM paradigm to high-resolution video generation, a particularly resource-intensive task. We ...