在本文中,我们研究了UNet中的文本到图像扩散模型的编码器和解码器的特性,发现编码器在很多时间步上是可以忽略的,而解码器在所有时间步上都起着重要的作用。基于这一发现,我们提出了用于有效扩散采样的编码器传播,从而减少了不同生成任务集上的稳定扩散和DeepFloyd-IF的时间。实验结果表明,该方法在保证图像质量的同时...
UNet是一种常用的语义分割网络架构,其中包含编码器路径(Encoder Path)和解码器路径(Decoder Path)。编码器路径用于提取输入图像的高级特征表示,而解码器路径则用于将这些特征映射回原始输入图像的尺寸,以便生成分割结果。 相互作用:编码器路径和解码器路径之间存在直接连接,这些连接负责将编码器路径提取的特征信息传递给解...
本文对 UNet 编码器进行首次全面的研究,并引入一种简单而有效的编码器传播方案,以加速各种任务的扩散采样,可将Stable Diffusion 采样速度提高了 41%,同时保持高质量的生成性能,代码刚刚开源! 快!现在点击关注 @CVer官方知乎账号,可以第一时间看到最优质、最前沿的CV、AI工作~ Faster Diffusion Faster Diffusion: Reth...
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