Diffusion Model 解读 (目录) 科技猛兽:扩散模型超详细解读 (目录)89 赞同 · 6 评论文章 考虑到每篇文章字数的限制,每一篇文章将按照目录的编排包含2至3个小节,而且这个系列会随着 Vision Transformer, 通用 Vision Backbone 的发展而长期更新。 (由于实习的原因,更新得会慢一点orz) 0 Motivation 2020年是 Vision...
ParaDiffusion来自《Paragraph-to-Image Generation with Information-Enriched Diffusion Model》一文,由文章标题我们可以看出,这篇工作想解决的是“段落式的长文本text prompt”到图像的生成过程,具体我们可以看文章头图给的几个例子: ParaDiffusion的头图 从头图中我们可以看到,生成图片对应的text prompt基本都包含大于100...
David 在 agent 方向的研究可以追溯至 2019 年与 xAI 的 Igor 共为一作的 AlphaStar 论文。 •Jascha Sohl-Dickstein:Diffusion model 核心一作,曾是 Google 的首席科学家。于 2024 年 1 月加入 Anthropic,此外,Jascha 曾发布了 Score-based SDE,构建了生成 Diffusion 模型理论的框架。 Anthropic 产品团队最大...
OpenAI最近发布的Sora就是一种Transformer+Diffusion的训练模型,其利用Transformer架构,对视频和图像的时空补丁进行编码,实现在可变持续时间、分辨率和宽高比的视频和图像上训练文本条件扩散模型。 总的来说,虽然Diffusion models最初和最常用的架构是基于CNNs,但随着技术的发展和研究的深入,其他类型的神经网络也被探索和应...
(DEVICE)#为每张图片生成随机t时刻batch_t=torch.randint(0,T,(batch_x.size(0),)).to(DEVICE)#生成t时刻的加噪图片和对应噪音batch_x_t,batch_noise_t=forward_diffusion(batch_x,batch_t)#模型预测t时刻的噪音batch_predict_t=model(batch_x_t,batch_t,batch_cls)#求损失loss=loss_fn(batch_predict...
大语言模型主要生成文本,扩散模型生成图像或其他形式的数据。两者都是当前人工智能研究的热点领域,LLM/MLLM更侧重于多模态数据的理解与推理,而Diffusion Model更侧重于生成多模态数据,建模其分布。本次talk将介绍本课题组在两个领域上的最新研究成果,并提出将LLM和Diffusion Model进行结合的新思路。
(4, 16or64) from either the BC model or the RL model (if left unspecified, we used the BC model), and selected the one that was ranked highest by the reward model. We used this as an alternative method of optimizing against the reward model, which requires noadditional training, but ...
潜在扩散模型,如 OpenAI 的 DALLE-2 和 Stability AI 的 Stable Diffusion,可根据稀疏的自然语言提示生成令人信服的逼真环境。利用稳定扩散衍生模型的开源项目(如 ControlNet)可对图像生成进行精细控制,包括用特定领域的场景来丰富虚拟环境。另一个项目是英伟达™(NVIDIA®)的NeuralField-LDM,它使用分层潜在扩散模型...
研究人员对图片加噪点,让图片逐渐变成纯噪点图;再让 AI 学习这个过程的逆过程,也就是如何从一张噪点图得到一张有信息的高清图。这个模型就是 AI 绘画中各种算法,如Disco Diffusion、Stable Diffusion中的常客扩散模型(Diffusion Model)。 (2)CLIP( Contrastive Language-Image Pre-Training,大规模预训练图文表征模型...
扩散模型(Diffusion Model)基于扩散思想的深度学习生成模型。生成模型除扩散模型外,还有出现较早的VAE(Variational AutoEncoder,变分自编码器)和GAN(Generative Adversarial Net,生成对抗网络)等。 1.1 扩散模型的原理 扩散模型是一类生成模型,运用了物理热力学中的扩散思想,主要包括前向扩散和反向扩散两个过程。