在深度学习领域,Latent Diffusion Model (LDM) 作为一种强大的生成模型,其能力在各种图像生成任务中都得到了充分验证。由于其出色的表现,越来越多的研究者和工程师希望复现LDM以在自己的项目中应用。然而,复现过程往往充满挑战。本文旨在分享这一过程中的经验、问题以及解决方案,帮助读者更顺利地实现LDM的复现。 一、理...
DiffKG: Knowledge Graph Diffusion Model for Recommendation论文学习笔记 文章于2024年发表于wsdm。摘要本文在generative diffusion model的基础上集成了数据增强,还引入了 collaborative knowledge graph convolution mechanism,主要解决的问题:item-entity co… default 大语言模型的RAG:综述 黄浴发表于大模型的技... OFT...
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,
训练的命令行如下: python main.py --base models/ldm/lsun_churches256/config.yaml -t --gpus 0, 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...
我还没有进行复现,但我对latent-diffusion文中所说的”能够减少显存开销“很感兴趣,他真的能够通过latent space来达到减少显存的效果吗? 期待你的回复! Author AlonzoLeeeooocommentedFeb 20, 2023 Hi@zaryabmakram, I didn't successfully re-train the diffusion model. The results are always blur even if th...
Latte first extracts spatio-temporal tokens from input videos and then adopts a series of Transformer blocks to model video distribution in the latent space. In order to model a substantial number of tokens extracted from videos, four efficient variants are introduced from the perspective of ...
训练数据：latent diffusion是采用laion-400M数据训练的，而stable diffusion是在laion-2B-en数据集上...
motivation:人体动作捕捉系统产生的数据可能含有(时间维度的)冗余或者噪声;直接建模人体动作的条件分布可能会需要很大计算量。 方法:用VAE 把人体姿态压缩到一个低维度的隐空间,然后用Diffusion Model再低维空间上学人体动作的条件分布。 实验:我们的方法在多个数据集上比已有方法更好,并且快了两个数量级。 Method Motio...
Latte first extracts spatio-temporal tokens from input videos and then adopts a series of Transformer blocks to model video distribution in the latent space. In order to model a substantial number of tokens extracted from videos, four efficient variants are introduced from the perspective of ...