Diffusion Model 解读 (目录) 科技猛兽:扩散模型超详细解读 (目录)98 赞同 · 7 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...
[arXiv 2023] Paragraph-to-Image Generation with Information-Enriched Diffusion Model 相应的paper list在我的GitHub repo中也有收录,有需要的朋友可以参考。 SUR-Adapter SUR-Adapter一文出自《SUR-adapter: Enhancing Text-to-Image Pre-trained Diffusion Models with Large Language Models》,目前这篇工作已经被ACM...
打造 Mercury 系列模型的是一家创业公司，名为 Inception Labs，该公司的创始人之一 Stefano Ermon 实际上也正是扩散模型（diffusion model）的发明者之一，同时他也是 FlashAttention 原始论文的作者之一。Aditya Grover 和 Volodymyr Kuleshov 皆博士毕业于斯坦福大学，后分别在加利福尼亚大学洛杉矶分校和康乃尔大学任计算...
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...
(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...
2015年,「Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics」一文提出了扩散模型(Diffusion model)。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1503.03585 模型首先通过一个迭代的前向扩散过程,系统地、缓慢地破坏数据分布中的结构。然后,再通过学习一个反向扩散过程,从而恢复数据中已经丢失的结构,即使是在高水平的...
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。