代码解读 Stable Diffusion 有两套主流的代码实现,第一种是 CompVis 的官方实现,第二种是 huggingface 的实现。这里的代码解读都以文生图任务为例。 CompVis 的实现 这个实现的代码比较分散,层次结构不太好梳理,不过可以照着配置文件看各部分都在哪里。这个配置文件有点类似 openmmlab 的那套框架的写法,例如文生图...
利用官方提供的预训练模型实现图像超分(inference部分): 官方提供了bsr任务的预训练模型,并提供了colab notebook版本,可以直接进去按顺序执行代码块: https://colab.research.google.com/drive/1xqzUi2iXQXDqXBHQGP9Mqt2YrYW6cx-J?usp=sharing 可以接受任意分辨率大于128的输入,如果想在本地跑,跟着上面的改就行...
编写或获取PyTorch代码实现Latent Diffusion模型: 上述代码片段已经提供了一个简化的Latent Diffusion Model的PyTorch实现。在实际应用中,你可能需要根据具体任务和数据集对模型结构和超参数进行调整。 测试并验证模型的正确性和性能: 在训练过程中,可以通过监控损失函数的变化来评估模型的训练进度。训练完成后,可以使用生成...
首先,VQGAN使用了一种基于向量量化的编码器-解码器结构,这种结构相对复杂,需要大量的计算资源和训练时间。而Latent Diffusion Model代码第一阶段采用了更加简洁高效的渐进式扩散方法,使得模型训练更加稳定和快速。其次,VQGAN的生成结果可能存在一些视觉上的不连续性和失真现象,这对于一些要求高质量图像的应用场景来说可能...
latent diffusion代码解析 本文将对LatentDiffusion的代码进行解析,以帮助读者更好地了解和使用该方法。Latent Diffusion是一种基于概率流动的生成模型,能够实现高质量的图像生成和插值。其代码实现基于PyTorch框架,主要包括以下部分: 1.数据处理:包括数据读取、预处理和批量处理等。 2.模型结构:包括编码器、解码器和潜...
latentdiffusion lora训练基础代码以下是一个使用latentdiffusion库训练LORA模型的基础代码示例: ```python import torch from latentdiffusion import models from latentdiffusion import expert_utils as eu # 定义模型参数 model_type = 'lora' layers = [512, 512, 512] latent_dim = 100 # 加载数据 expert_...
latent diffusion modelpytorch代码 1.Transformer 主流的神经网络架构如卷积神经网络(CNNs)和循环神经网络(RNNs)的特点: CNNs 易于并行化,却不适合捕捉变长序列内的依赖关系。 RNNs 适合捕捉长距离变长序列的依赖,但是却难以实现并行化处理序列。 为了整合CNN和RNN的优势,[Vaswani et al., 2017] 创新性地使用...
PreDiff代码链接:https://github.com/gaozhihan/PreDiff/blob/main/src/prediff/diffusion/latent_diffusion.py 其中代码实现主要参考了DDPM的实现:https://github.com/CompVis/stable-diffusion/blob/21f890f9da3cfbeaba8e2ac3c425ee9e998d5229/ldm/models/diffusion/ddpm.py ...
Latent Diffusion:开始的开始https://zhuanlan.zhihu.com/p/652186695 一文带你看懂DDPM和DDIM(含原理简易推导,pytorch代码)https://zhuanlan.zhihu.com/p/666552214 感谢你的阅读 接下来我们继续学习输出AI相关内容,欢迎关注公众号“音视频开发之旅”,一起学习成长。 欢迎交流...