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网络架构,最初应用于自然语言处理,现在广泛用于各种领域,包括计算机视觉。 U-Net:一种卷积神经网络架构,常用于图像分割和扩散模型的骨干网络(backbone)。 动机: Transformer 在各个领域都显示...
Diffusion Model 解读 (目录) 科技猛兽:扩散模型超详细解读 (目录)143 赞同 · 13 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 Visi...
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...
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Stable ...
论文标题:Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model 实验表明,Transfusion 的扩展能力显著优于将图像量化并在离散图像 token 上训练语言模型的方法。通过引入特定于模态的编码和解码层,该研究证明可以...
最新成果统一Transformer和Diffusion,含金量超高 最近多模态生成领域也在“神仙打架”,比如Meta的全新训练方法Transfusion,用单个模型就能同时生成文本和图像! 还有之前华为、清华提出的个性化多模态内容生成技术PMG,生成的内容可“量身定制”,更能满足偏好。 这些效果炸裂的新成果证明了多模态生成一直是研究热门,更实际点的...
常见的生成式模型有自回归模型,变分自编码器(VAE),生成对抗网络(GANs)和扩散模型(Diffusion Model)等。 生成对抗网络——GANs GANs由两个主要部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责从随机噪声中生成数据,试图欺骗判别器;而判别器则尝试区分真实数据和生成数据。两者通过对抗性训练不断优化,最...
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: ...
论文标题:Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model 实验表明,Transfusion 的扩展能力显著优于将图像量化并在离散图像 token 上训练语言模型的方法。通过引入特定于模态的编码和解码层,该研究证明可以进一步提高 Transfusion 模型的性能,并且甚至可以将每张图像压缩到仅 16 个 ...
最近在图片生成领域扩散模型(Diffusion Model)可以说是大红大紫,DALLE-2 和Stable Diffusion都是基于它进行图片生成的。Diffuser 就将这个方法也运用到了离线强化学习当中,其思路和 TT 类似,先建模序列的条件分布,然后根据当前状态采样未来可能的序列。 Diffuser 相比 TT 又拥有了更强的灵活性:它可以在设定起点和终点...