DiT 的输入是空间表示(Noised Latent)z(如对于256×256×3的图像,z是32×32×4)。patchify是 DiT 的第一层,将z转换成T个 tokens 的序列,其中每个 token 的维度是d,这是通过对输入的每个 patch 进行线性 embedding 实现的。在 patchify 之后,是对所有的 tokens 进行和标准 ViT 一样的基于频率的 position ...
因此,在本文中,作者将重点研究transformers作为图像扩散模型的骨干架构时的扩展性质。 2.2. Denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) Diffusion目前许多情况下优于生成对抗网络,目前DDPM的改进主要得益于改进的采样技术 ,比如无分类器的引导,重新制定扩散模型以预测噪声而不是像素,并使用级联的DDPM管道等方面。 选...
名称 DiT: Scalable Diffusion Models with Transformers 时间:23/03 机构:UC Berkeley && NYU TL;DR 提出首个基于Transformer的Diffusion Model,效果打败SD,并且DiT在图像生成任务上随着Flops增加效果会降低,比较符合scaling law。后续sora的DM也使用该网络架构。 Method 网络结构整体参考LDM,只不过将latent diffusion中...
【Sora平替】Scalable Diffusion Models with Transformers-人工智能/AI/Sora/视频模型, 视频播放量 457、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 2、收藏人数 3、转发人数 1, 视频作者 靓仔学AI, 作者简介 一名已毕业老研究生,目前从事AI领域,不定期在B站上进行分享,需要资料的
Scalable Diffusion Models with Transformers (UCBerkeley & NYU 2023), 视频播放量 1268、弹幕量 0、点赞数 35、投硬币枚数 20、收藏人数 82、转发人数 8, 视频作者 mardinff, 作者简介 ,相关视频:吹爆!这可能是B站最完整系统的diffusion教程了,不愧是清华大学博士
We call these models Diffusion Transformers, or DiTs for short. The DiT architecture is very similar to a standard Vision Transformer (ViT), with a few small, but important, tweaks. Diffusion models need to process conditional inputs, like diffusion timesteps or class labels. We experimented ...
Scalable Diffusion Models with Transformers William Peebles* UC Berkeley Saining Xie New York University Figure 1: Diffusion models with transformer backbones achieve state-of-the-art image quality. We show selected sam- ples from two of our class-conditional DiT-XL/2 models trained on ImageNet...
Sora的核心工作DiT: Scalable Diffusion Models with Transformers 全文解读Sora应该是使用了拓扑流形的计算公式。把每一个合理的或标准的动作作为一个可能的空间,这样、衔接的空间就会产生流畅的动作。 其实,Sora形成图像主要还是通过综合改编数据库中已经存在的图像完成的,但流形空间仍然是基本模型。
混元文生图大模型(下称:混元DiT,Scalable Diffusion Models with Transformers)由腾讯开源,包含模型权重、推理代码、模型算法等完整模型,