Transformer和扩散模型的关联 扩散模型全称是Diffusion Model。因早期的视频生成主要依赖GAN（生成式对抗网络）和VAE（变分自编码器），但生成的视频内容质量受限，难以商用。最早被用在分布式学习上的扩散模型，很快被拓展到视频生成和处理领域。从结果看，扩散模型在超分辨率、去噪、图像生成、修复等方面表现不俗。热门的...
论文创意性地将Transformer与扩散模型融合，在计算效率和生成效果上均超越了基于U-Net的经典模型ADM和LDM，打破了U-Net统治扩散模型的“普遍认知”。网友给这对新组合命名也是脑洞大开：All we need is U-Transformer希望他们没有错过Transffusion这个名字。要知道，这几年虽然Transformer占尽风头，但U-Net在扩散模型领...
到 2021 年底,出现了像 GLIDE 这样的模型,展示了在文本到图像任务上令人难以置信的结果,几个月后,这些模型已经进入了主流,如 DALL-E 2 和 Stable Diffusion 等工具,使任何人都可以通过输入所需看到的文本描述来生成图像。 在本章中,我们将深入了解这些模型的工作原理。我们将概述使它们如此强大的关键见解,使用现...
近期,有两个大型多模态模型于同期公布:一个是来自 Meta 的 Transfusion,另一个是来自 Show Lab 和字节跳动的 Show-o 。好巧不巧,二者都宣称自己的模型是几乎最早将多模态任务用一个 Transformer 完成的,不需…
就在ChatGPT占尽AI圈风头时,纽约大学谢赛宁的图像生成模型新论文横空出世,收获一众同行惊讶的声音。 △MILA在读ML博士生Ethan Caballero 论文创意性地将Transformer与扩散模型融合,在计算效率和生成效果上均超越了基于U-Net的经典模型ADM和LDM,打破了U-Net统治扩散模型的“普遍认知”。
“U-Net已死,Transformer成为扩散模型新SOTA了!” 就在ChatGPT占尽AI圈风头时,纽约大学谢赛宁的图像生成模型新论文横空出世,收获一众同行惊讶的声音。 △MILA在读ML博士生Ethan Caballero 论文创意性地将Transformer与扩散模型融合,在计算效率和生成效果上均超越了基于U-Net的经典模型ADM和LDM,打破了U-Net统治扩散模型...
“U-Net已死,Transformer成为扩散模型新SOTA了!” 就在ChatGPT占尽AI圈风头时,纽约大学谢赛宁的图像生成模型新论文横空出世,收获一众同行惊讶的声音。 △MILA在读ML博士生Ethan Caballero 论文创意性地将Transformer与扩散模型融合,在计算效率和生成效果上均超越了基于U-Net的经典模型ADM和LDM,打破了U-Net统治扩散模型...
“U-Net已死,Transformer成为扩散模型新SOTA了!” 就在ChatGPT占尽AI圈风头时,纽约大学谢赛宁的图像生成模型新论文横空出世,收获一众同行惊讶的声音。 △MILA在读ML博士生Ethan Caballero 论文创意性地将Transformer与扩散模型融合,在计算效率和生成效果上均超越了基于U-Net的经典模型ADM和LDM,打破了U-Net统治扩散模型...
和一开始的许多扩散模型普遍使用 UNet 架构不同，这些模型使用 transformer 架构作为扩散过程的主模型。由于 transformer 的性质，这些主干网络表现出了良好的可扩展性，模型参数量可从 0.6B 扩展至 8B。随着模型越变越大，内存需求也随之增加。对扩散模型而言，这个问题愈加严重，因为扩散流水线通常由多个模型串成: ...
GPT或GPT-1是在BooksCorpus数据集上训练的,该数据集包含超过7,000本不同流派的未发表书籍,如冒险、奇幻和言情小说,所有书籍都有长段连续文本,使生成模型能够学习长距离信息。该模型的训练规格包括以下内容: 12层仅解码器Transformer。 掩码自注意头(768维状态和12个注意头)。