论文地址：https://arxiv.org/abs/2408.11039 英伟达高级科学家Jim Fan盛赞：之前曾有很多尝试，去统一Transformer和Diffusion，但都失去了简洁和优雅。现在，是时候来一次Transfusion，来重新激活这种融合了！在X上，论文共一Chunting Zhou，为我们介绍了Transfusion其中的「玄机」。为何它能让我们在一个模型中，同时利...
例如,GAN与Diffusion Models结合,可以进一步提高图像生成的质量;Transformer与GAN结合,能够生成带有上下文理解的视觉内容。随着技术的进步,AIGC的算法也在不断演进,不同算法的融合将成为趋势。 结语 AIGC的核心算法,如GAN、Transformer和Diffusion Models,为人工智能生成内容提供了强大的技术支撑。每一种算法都各有优势,适...
参考论文:[2212.09748] Scalable Diffusion Models with Transformers TL;DR 前置知识 生成模型:在机器学习中,生成模型试图从数据中学习其分布,以生成与训练数据相似但并不完全相同的新数据。 扩散模型(Diffusion Models):一种生成模型,通过逐步去除噪声从随机噪声中生成数据。 Transformer 架构:一种基于注意力机制的神经...
详解Diffusion Transformer(DiT) boom 7 人赞同了该文章 一. 简介 Transformer模型早已经在NLP领域大规模应用了,从Bert、gpt开始就已经取代了原始的RNN网络。在CV领域也有VIT这种基于Transformer架构的模型。但是在图像生成领域,以stable diffusion为例,主流的去噪模型(比如sdxl)架构仍然是unet。DiT就是Transformer在扩散模...
统一transformer与diffusion!Meta融合新方法剑指下一代多模态王者 MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区,受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景是促进国内外自然语言处理,机器学习学术界、产业界和广大爱好...
Sora 的 DiT 展开就是:Diffusion Transformer,Sora = Diffusion + Transformer,这种更进一步的扩散模型,不仅能够实现媲美 GAN 的图像生成质量,而且具有更好的扩展性和计算效率。 如果之前使用过、了解过 stable diffusion 的同学,对 Diffusion model 应该会有印象: ...
【新智元导读】谷歌带着更强大的图像生成模型来了,依然Transformer!最近谷歌又发布了全新的文本-图像生成Muse模型,没有采用当下大火的扩散(diffusion)模型,而是采用了经典的Transformer模型就实现了最先进的图像生成性能,相比扩散或自回归(autoregressive)模型,Muse模型的效率也提升非常多。 论文链接:https://arxiv.org/...
在本文中,我们介绍了 PixArt-Σ,一个能够直接生成 4K 分辨率图像的 Diffusion Transformer (DiT) 模型。PixArt-Σ 相比其前身 PixArt-α 有了显著的进步,生成的图像保真度更高,与文本提示的一致性也更好。PixArt-Σ 的一个关键特点是其训练效率。通过利用 PixArt-α 的基础预训练,它从"较弱"的基线模型演变为"...
DiT，全称Diffusion Transformer，是另外一种扩散模型，只是它基于Transformer架构，算是Transformer在自然语言处理领域获得成功后，在图像视频处理领域的一大延伸。目前openAI的GLIDE、DALLE-2、DALL·E 3 、谷歌的Imagen等就采用了基于Transformer架构的扩散模型。综合以上几点，我们不难看出：Transformer是一种热门架构，而...
Diffusion模型是一种基于扩散过程的生成模型,它借鉴了物理学中的扩散现象,通过逐步向图像中添加噪声来生成高质量的图像。在大学的实验室里,我们可以将Diffusion模型比作一位画家,能够创作出栩栩如生的画作。通过逐步添加噪声并学习如何从噪声中恢复出原始图像,Diffusion模型能够生成具有丰富细节和逼真感的图像。这使得Diffusi...