但U-ViT同样展示了在视觉任务下的优异能力，与当时同阶段的SD1.5 比较，Unidiffuser效果是基本持平的。更重要是，Unidifuser扩展性更强，能基于一个底层模型完成图文之间的任意生成。生数团队的几位核心成员近几年于ICML、NeurIPS、ICLR 等人工智能顶会发表相关论文近30篇，是现阶段在该领域发表论文成果数最多的...
其实早在2022年9月,生数科技团队早期成员就提交了一篇名为《All are Worth Words: A ViT Backbone for Diffusion Model》的论文,这篇论文提出了基于transformer的网络架构U-ViT。 对比来看,两项工作采用了相同的patch embedding、patch size,都得出了同样的结论patch size为2*2是最理想的,在模型参数量上两者都在5...
DiT将Transformer架构与扩散模型融合,把大语言模型的扩展性、涌现性复制到了视觉任务上。 其实早在2022年9月,生数科技团队早期成员就提交了一篇名为《All are Worth Words: A ViT Backbone for Diffusion Model》的论文,这篇论文提出了基于transformer的网络架构U-ViT。 对比来看,两项工作采用了相同的patch embedding...
DiT将Transformer架构与扩散模型融合,把大语言模型的扩展性、涌现性复制到了视觉任务上。 其实早在2022年9月,生数科技团队早期成员就提交了一篇名为《All are Worth Words: A ViT Backbone for Diffusion Model》的论文,这篇论文提出了基于transformer的网络架构U-ViT。 对比来看,两项工作采用了相同的patch embedding...
其实早在2022年9月,生数科技团队早期成员就提交了一篇名为《All are Worth Words: A ViT Backbone for Diffusion Model》的论文,这篇论文提出了基于transformer的网络架构U-ViT。 对比来看,两项工作采用了相同的patch embedding、patch size,都得出了同样的结论patch size为2*2是最理想的,在模型参数量上两者都在...
与U-ViT-S 相比,U-ViT-S(深)将层数从 13 增加到 17。 我们还在相应论文中报告时给出了模型辅助组件的参数数量,其中SR代表超分辨率模块,AE代表图像自动编码器,TE代表文本编码器。 在 MS-COCO 上用 † token的方法进行微调。 token为 ‡ 的方法使用MS-COCO作为知识库进行检索。 U-Net ∗ 是我们自己训...
论文链接:arxiv.org/pdf/2209.12152 Code链接:GitHub - baofff/U-ViT: A PyTorch implementation of the paper "All are Worth Words: A ViT Backbone for Diffusion Models". 一、Vision Transformer(ViT) ViT是第一个将标准的transformer block应用在了视觉领域中的网络。在视觉领域中应用transformer最大的难点在...
U-ViT 架构不同于采用插帧等处理长视频的方法，感官更为“一镜到底”，视频质量更为连贯与自然。从底层来看，这是一种“一步到位”的实现方法，基于单一模型完全端到端生成，不涉及中间的插帧和其他多步骤的处理，文本到视频的转换是直接且连续的。此外，生数科技扎实的工程化能力也是团队快速突破 Vidu 的重要...
前两天读Transformer最原始的那个论文,基于NLP方向写的,全是NLP的知识点,给我读的痛苦死了,今天这终于来了个CV方向的。 论文题目前半段是 AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS 就是将图片分解成16 * 16的网格,就像yolo的那个grid cell。这样的话可能将每个小格子当成一个单词来处理?用这样的方法将...
VIT论文介绍 1. 引言 本文来讲解一篇论文 VIT, 这篇算是引起VIT跟CNNs之争的开端。 论文链接: 戳我 Transformer结构原本应用于自然语言处理,本篇希望找到可以在不用CNN情况下使用纯Transformer构架在图像分类任务上使用少量运算资源来训练达到更好的结果。