接着,研究者还建立了一个编码模型,对来自LDM不同组件的fMRI信号进行预测,从而探索LDM的内部运作机制。 研究人员使用来自自然场景数据集(NSD)的fMRI图像进行实验,并测试他们是否能使用Stable Diffusion来重建受试者看到的东西。 可以看到,编码模型与LDM相关潜像预测精度,最后一种模型在大脑后部视觉皮层产生的预测精确度...
https://neurips2023-ldm-tutorial.github.io/ Latent Diffusion Model (LDM) •感知图像压缩(Perceptual Image Compression):最左侧红框部分是一个VQ-VAE,用于将输入图像 x 编码为一个离散特征 z 。 •LDM:图中间绿色部分是在潜变量空间的扩散模型,其中上半部分是加噪过程,用于将特征 加噪为〖 z〗_T 。...
LDM:LDM的Diffusion Model是作用在潜在空间(latent space):z = \varepsilon (x) 那么在latent space的Diffusion Model目标函数如下: \begin{equation}L_{LDM}=E_{\varepsilon(x),\epsilon \sim N(0,1),t}[\left \| \epsilon -\epsilon_{\theta }(z_t, t) \right \|_2^2 ]\end{equation} 共同...
当然，更准确地说是基于潜在扩散模型（LDM）——Stable Diffusion。整体研究的思路，则是基于Stable Diffusion，打造一种以人脑活动信号为条件的去噪过程的可视化技术。它不需要在复杂的深度学习模型上进行训练或做精细的微调，只需要做好fMRI（功能磁共振成像技术）成像到Stable Diffusion中潜在表征的简单线性映射关系就行。
Stable Diffusion是基于Latent Diffusion Model(LDM)的,LDM是一款顶尖的文转图合成技术。在了解LDM的工作原理之前,让我们先看看什么是扩散模型以及为什么我们需要LDM。 扩散模型(DM)是基于Transformer的生成模型,它采样一段数据(例如图像)并随着时间的推移逐渐增加噪声,直到数据无法被识别。该模型尝试将图像回退到原始形式...
在Stable Diffusion(LDM)的基础上,SDXL将U-Net主干扩大了三倍:主要是使用了第二个文本编码器,因此还使用了更多的注意力块和交叉注意力上下文。此外,作者设计了多分辨率训练方案,训练了具有不同长宽比的图像。他们还引入了一个细化模型,以进一步提高生成图像的视觉逼真度。结果表明,与之前的Stable Diffusion版本相比,...
稳定扩散 Stable Diffusion 稳定扩散模型的原名是潜扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)。正如它的名字所指出的那样,扩散过程发生在潜在空间中。这就是为什么它比纯扩散模型更快。 潜在空间 首先训练一个自编码器,学习将图像数据压缩为低维表示。 通...
研究人员使用来自自然场景数据集(NSD)的 fMRI 图像进行实验,并测试他们是否能使用 Stable Diffusion 来重建受试者看到的东西。 可以看到,编码模型与 LDM 相关潜像预测精度,最后一种模型在大脑后部视觉皮层产生的预测精确度是最高的。 对一个主体的视觉重建结果显示,只用 z 重建的图像在视觉上与原始图像一致,但不能...
研究人员使用来自自然场景数据集(NSD)的fMRI图像进行实验,并测试他们是否能使用Stable Diffusion来重建受试者看到的东西。 可以看到,编码模型与LDM相关潜像预测精度,最后一种模型在大脑后部视觉皮层产生的预测精确度是最高的。 对一个主体的视觉重建结果显示,只用z重建的图像在视觉上与原始图像一致,但不能捕捉到语义内...
Stable Diffusion实际上是扩散模型,在Latent的模型里专用于做文图生成的任务,是基于LDM来构建的。LDM是通过在一个潜在的表示空间中去迭代“去噪”,对数据进行降噪和还原来进行编解码。最后在GPU上进行图片生成,降低落地门槛,带来文生图的体验。 其实文生图技术早在几年前就已经有了,但那时候文生图还是一个拼算力的...