U-Net - Diffusion Model Architecture Now that we have a general idea of how a latent diffusion model is trained to generate images and how its inputs are processed, let's take a look at the architecture of the model itself. The main component of a latent diffusion model is a neural...
✔U-Net模型是一种非常适合为灰度图像上色任务的深度学习模型。它最初被提出用于医学图像分割,因其独特的结构和高效的性能,现在已被广泛应用于各种图像处理任务,是许多知名AI模型的基本组件(如当前非常热门的Diffusion Model)。不同于经典的卷积神经网络(CNN),U-Net可以保证输入和输出的尺寸一致,且其独特的跳跃链接...
基于CNN:以 U-Net 为代表,在语义分割上效果很好。 基于Transformer:Vit预训练模型,在多模态上使用较多。 基于Diffusion Model:生成式模型 参考: U-Net网络结构: https://www.bilibili.com/video/BV1Vq4y127fB/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=89b8a84ba6590f967f3ad298d37d6ac3 U-...
1. 由于Diffusion在反向传播时,输入输出都是原始size的图片,这样在迭代过程中会十分耗时,因此增加了VAE的encode和decode,目的是将原始图片先进行压缩。其中VAE是预训练好的。2. 先经过VAE emcode,将原始图片Xt压缩为latent空间图片Zt,仍然进行加噪训练,其中U-Net的结构有些变化3. U-Net的输入相比于Diffusion Model...
本文关键的 insight 是对来自 Skip connection 和 Backbone 特征图的贡献进行加权,以利用 U-Net 中这两个组件的优势。作者进行了图像和视频的生成任务,结果表明,FreeU 可以很容易地集成到现有的扩散模型中,仅仅使用几行代码来提高生成质量,比如:Stable Diffusion[1], DreamBooth[2], ModelScope[3], Rerender[4...
Lumiere: A Space-Time Diffusion Model for Video GenerationOmer Bar-Tal, Hila Chefer, Omer Tov, Charles Herrmann, Roni Paiss, Shiran Zada, Ariel Ephrat, Junhwa Hur, Yuanzhen Li, Tomer Michaeli, Oliver , 视频播放量 1846、弹幕量 0、点赞数 36、投硬币枚数 8、
在实际操作时,只需要对现有的扩散模型,例如Stable Diffusion、DreamBooth、ModelScope、Rerender和ReVersion等加入几行即插即用的重加权代码就可以提高模型的综合性能。 论文名称: FreeU: Free Lunch in Diffusion U-Net 文章链接: https://arxiv.org/abs/2309.11497 代码仓库: https://github.com/ChenyangSi/Free...
在人工智能和深度学习的迅猛发展下,图像生成技术已经取得了令人瞩目的进展。特别是,Stable Diffusion模型以其文本到图像的生成能力吸引了广泛关注。本文将深入探讨Stable Diffusion中一个关键技术——U-Net架构的应用,揭示它如何在生成细节丰富且与文本描述紧密相连的图像中发挥核心作用。
When applying the diffusion model in medical image segmentation, there are a few roadblocks to remove: the semantic features required for the conditioning of the diffusion process are not well aligned with the noise embedding; and the U-Net backbone employed in these diffusion models is not ...