稳定扩散是一种潜在的文本到图像扩散模型。由于Stability AI捐赠的计算资源以及LAION的支持,得以在LAION-5B数据库的子集上训练了一个Latent Diffusion模型,用于处理512x512的图像。类似于谷歌的Imagen,该模型使用了一个冻结的CLIP ViT-L/14文本编码器来根据文本提示对模型进行条件化。该模型具有8.6亿个UNet和1.23亿个...
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 OFT论文解读 OFT是2018年的一篇单目3D检测的文章《 Orthographic Feature Transform for Monocular 3D Object Detection》文章引入正交法特征变换,通过将基于...
这一部分的核心是对潜在扩散模型(Latent Diffusion Models, LDMs)如 Stable Diffusion 进行加速采样的探索,以减少在图像生成过程中的迭代步数,计算资源消耗和提高速度。 扩散模型,由于其使用迭代式方法求解概率流常微分方程(PF-ODE)的特性,在图像生成时需要经历大量的计算步骤。这导致生成过程既耗时又耗资源。例如,Stabl...
create date: 2023-08-10 infoGitHubhttps://github.com/compvis/latent-diffusionPaperHigh-Resolution Image Synthesis with
与现有仅能产生2D影像的生成式AI模型不同，LDM3D让使用者能够从给出的文字提示中同时产生影像和深度图。LDM3D在使用与潜在扩散模型（Stable Diffusion）几乎相同数量参数的情况之下，能够为图像中的每个像素提供更精准的相对深度，节省更多时间并赋予图像更多价值。 英特尔实验室LDM3D研究，有望彻底改变社会与数位内容...
目前火出圈的Dalle24, Stable Diffusion5都用到了LDM技术。下面我们来看LDM是如何做的。 2 方法 2.1 整体架构 LDM主要参考了VQGAN6的思路,其整体架构如下图所示。与传统Diffusion model在像素空间(pixel-based diffusion model)重建不同的是,LDM是在隐空间进行重建。为了得到图片的隐空间表征,LDM需要预选训练一个...
LDM如Stable Diffusion在AIGC领域表现出色，但面临计算资源消耗大和生成速度慢的问题。骆思勉提出了LCM，旨在大幅提升预训练模型的生成速度。通过深入探讨，LCM在减少迭代次数、优化生成过程上实现了显著改进。从LDM的基本概念出发，LDM以扩散过程模拟图像生成，如DDPM通过添加和去除噪声来生成图片。然而，LDM的...
与现有仅能产生2D影像的生成式AI模型不同,LDM3D让使用者能够从给出的文字提示中同时产生影像和深度图。LDM3D在适用与潜在扩散模型(Stable Diffusion)几乎相同数量参数的情况之下,能够为图像中的每个像素提供更精准的相对深度,节省更多时间并赋予图像更多价值。
与通常只能根据文本提示生成2D RGB图像的现有扩散模型不同，LDM3D可以根据用户给定的文本提示同时生成图像和深度图。与深度估计（depth estimation）中的标准后处理（post-processing）方法相比，LDM3D在使用与潜在扩散模型Stable Diffusion几乎相同数量参数的情况下，能够为图像中的每个像素提供更精准的相对深度（relative ...
与现有仅能产生2D影像的生成式AI模型不同,LDM3D让使用者能够从给出的文字提示中同时产生影像和深度图。LDM3D在使用与潜在扩散模型(Stable Diffusion)几乎相同数量参数的情况之下,能够为图像中的每个像素提供更精准的相对深度,节省更多时间并赋予图像更多价值。