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...
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...
统一transformer与diffusion!Meta融合新方法剑指下一代多模态王者 机器之心报道,编辑:陈陈。 一般来说,多模态生成模型需要能够感知、处理和生成离散元素(如文本或代码)和连续元素(如图像、音频和视频数据)。 在离散模态领域,以预测下一个词为目标的语言模型占据主导地位,而在生成连续模态方面,扩散模型及其泛化形式则是...
【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/pdf...
摘要 以往的Diffusion模型主要以卷积UNet作为主干网络,本文发现U-Net的归纳偏差对Diffusion模型的性能并不是至关重要的,可以用Transformer等取代。通过利用其他视觉方向成熟的Transformer方案和训练方法,Diffus…
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/pdf/2301.00704.pdf ...
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/pdf/2301.00704.pdf ...
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/pdf/2301.00704.pdf ...
Diffusion model 是基于噪声的生成模型,通过逐步添加噪声来模拟数据分布,然后学习逆向过程去除噪声,从而生成新的数据。 在Sora 中,DiT 能够合成高质量的图像、并且可以通过简单修改,还保证其较低的计算成本。 现在算力这么贵的背景下,计算成本真的太重要了~ ...
主要包括了两个描述空间:主空间和对偶空间,在每个空间里面又设计到:像素域、隐空间域、diffusion映射后高斯噪声域、以及用来对齐标定用的指标域(文本)。 围绕这主空间、对偶空间衍生衍生出了两大类的生成算法,两大空间又较差、通过隐空间的桥接映射构建出很多类算法;针对需不需要做diffusion映射又衍生出很多类算法。