在文中讨论了如何设计不同扩展模型用于生成句子嵌入， 包括不同类型的正向加噪过程和反向去噪过程。根据不同的方差进度（variance schedule）， 生成不同的噪音进度（noise schedule），从而产生对应的前向过程；通过不同的权重策略，反映不同的初始状态对模型的影响。文中提出了3类噪音进度：余弦Cosine，二次函数Quadra...
在文中讨论了如何设计不同扩展模型用于生成句子嵌入, 包括不同类型的正向加噪过程和反向去噪过程。 根据不同的方差进度(variance schedule), 生成不同的噪音进度(noise schedule),从而产生对应的前向过程;通过不同的权重策略,反映不同的初始状态对模型的影响。 文中提出了3类噪音进度:余弦Cosine,二次函数Quadratic以...
Noise Schedule: 论文探索了多种噪声调度方法,包括 Cosine, Quadratic 以及 Sigmoid 噪声调度方法,以及不同的 Loss Weighting 策略。 训练数据:使用 1.3T token 的数据训练 1.6B 参数模型,使用 2.7T token 的数据训练 7B 参数模型。 推理策略: Classifier-free guidance: 用于提升生成质量和多样性 Epsilon scaling:...
在文中讨论了如何设计不同扩展模型用于生成句子嵌入, 包括不同类型的正向加噪过程和反向去噪过程。 根据不同的方差进度(variance schedule), 生成不同的噪音进度(noise schedule),从而产生对应的前向过程;通过不同的权重策略,反映不同的初始状态对模型的影响。 文中提出了3类噪音进度:余弦Cosine,二次函数Quadratic以...
根据不同的方差进度(variance schedule), 生成不同的噪音进度(noise schedule),从而产生对应的前向过程;通过不同的权重策略,反映不同的初始状态对模型的影响。 文中提出了3类噪音进度:余弦Cosine,二次函数Quadratic以及Sigmoid。 并提出了重建损失加权策略: ...
根据不同的方差进度(variance schedule), 生成不同的噪音进度(noise schedule),从而产生对应的前向过程;通过不同的权重策略,反映不同的初始状态对模型的影响。 文中提出了3类噪音进度:余弦Cosine,二次函数Quadratic以及Sigmoid。 并提出了重建损失加权策略: ...
根据不同的方差进度(variance schedule), 生成不同的噪音进度(noise schedule),从而产生对应的前向过程;通过不同的权重策略,反映不同的初始状态对模型的影响。 文中提出了3类噪音进度:余弦Cosine,二次函数Quadratic以及Sigmoid。 并提出了重建损失加权策略: ...
Experimental Study for Noise Filtering to Micro-current of LCD/LCM YANG Chuan-gui,CHEN Shou-qiang,DAI Xiao-hui (School of Mechanical Engineering and Automation, XHU, Chengdu 610039,China) Abstract: InthequalitycontrolofLCD/LCM,themeasuretomicro-currentistheimportantfactorstotheresultofdetection.Detecti...
根据不同的方差进度(variance schedule), 生成不同的噪音进度(noise schedule),从而产生对应的前向过程;通过不同的权重策略,反映不同的初始状态对模型的影响。 文中提出了3类噪音进度:余弦Cosine,二次函数Quadratic以及Sigmoid。 并提出了重建损失加权策略: ...
SamplerLCMDualNoise通过加入额外的采样步骤(例如 normalize_steps、reuse_lcm_noise 和parallel),显著提升采样质量,尤其适合SD1.5模型。 SamplerLCMDuoFusion在双噪声采样的基础上进行了优化,参数调节更简单。适用于图像生成(txt2img)和图像编辑(img2img)场景。 新参数功能说明: weight控制多个采样器组合时的权重。不...