将U-Net 主干网络首次引入扩散模型的研究可追溯到 Ho 等人,这种设计模式继承了自回归生成模型 PixelCNN++,只是稍微进行了一些改动。而 PixelCNN++ 由卷积层组成,其包含许多的 ResNet 块。其与标准的 U-Net 相比,PixelCNN++ 附加的空间自注意力块成为 transformer 中的基本组件。不同于其他人的研究,Dhariwal 和 Nic...
其次,因为 U-Net(图像生成的主要工具)在生成视频时扩展性很差并且需要大量的计算开销,研究团队提出了一种基于 Transformer 的新架构,其训练速度是 U-Net 的 3.31 倍(推理速度约为 4.5 倍)。这使我们能够首次高效地训练具有数十亿个参数的文生视频模型,在许多基准测试中达到最先进的结果,并生成具有更高质量、...
在这篇论文中,我们以两种方式改进了THA3。首先,我们提出了基于注意力机制的U-Net[23](在现代生成模型中广泛使用)的新架构,用于旋转角色的头部和身体。新架构一致地比THA3基线提供更好的图像质量。然而,它们也使整个系统变得更慢:生成一帧图像需要高达150毫秒。其次,我们提出了一种技术,将系统提炼为一个小型网络(...
表3显示,我们提出的ResNeSt在具有相似数量的网络参数和FLOPS的情况下优于所有ResNet变体,包括:ResNet [23],ResNeXt [60],SENet [29],ResNet-D [26]和SKNet [38]。值得注意的是,我们的ResNeSt-50达到了80.64 top-1accuracy,这是第一个50层ResNet变体,在ImageNet上超过80%。 表3:在ImageNet上进行的图像分类...
【论文笔记】张航和李沐等提出:ResNeSt: Split-Attention Networks(ResNet改进版本),github地址:https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt论文地址:https://hangzhang.org/files/resnest.pdf2020.06.23张航视频讲解ResNeSt:https://www.bilibili.com/video