UniDiffuser在开源的大规模图文数据集LAION-5B上进行了训练,并展示了强大的多模态生成能力。 2. UniDiffuser多模态大模型的主要特点和功能 统一建模多模态分布:UniDiffuser能够同时建模多模态数据的边缘分布、条件分布和联合分布,为图像和文本的生成提供了灵活性和多样性。 基于Transformer的架构:UniDiffuser采用了基于Tran...
Figure 1:UniDiffuser 通过使用一台transformer拟合所有分布来处理各种任务。 (a-e) UniDiffuser可以直接进行联合生成、条件生成和无条件生成。 (f-g) 图像变化和文本变化是利用 UniDiffuser 建模的两个条件分布的直接应用。 (h) 此外,UniDiffuser 可以执行分块吉布斯采样,以查看图像和文本如何相互转换。 (i) UniDi...
下面罗列了 UniDiffuser 的训练和采样算法,可见这些算法相对原始的扩散模型均只做了微小的改动,易于实现。 此外,由于 UniDiffuser 同时建模了条件分布和无条件分布,因此 UniDiffuser 天然地支持 classifier-free guidance。下面的图 3 展示了 UniDiffuser 的条件生成和联合生成在不同的 guidance scale 下的效果: 网络架...
UniDiffuser,一种创新的模型,结合了Transformer和Diffusion模型,为这一领域带来了突破性的进步。 一、UniDiffuser的核心优势 UniDiffuser最大的优势在于其同时建模了条件分布和无条件分布,因此天然地支持classifier-free guidance。这意味着UniDiffuser在进行图像生成或文本生成时,不需要预设类别,而是可以根据输入数据自动生成...
根据该统一的视角,UniDiffuser 只需要将原始扩散模型的训练算法做少许的修改,便能同时学习上述的所有分布 — 如下图所示,UniDiffuser 同时向所有模态加噪而非单个模态,输入所有模态对应的噪声大小,以及预测所有模态上的噪声。 以双模态为例子,最终的训练目标函数如下所示: ...
项目地址(直接下载): https://github.com/thu-ml/unidiffuser 【Git方法:国内下载需要修改git clone 格式】 git clone https://ghproxy.com/(git下载地址) 示例: 开始配置: 环境变量: 安装好git,并且配置git环境变量,cmd(命令提示符)中输入git不显示找不到命令 安装好ffmpeg,并且配置ffmpeg环境变量,cmd(命令提...
UniDiffuser is a unified diffusion framework to fit all distributions relevant to a set of multi-modal data in one model. Its key insight is -- learning diffusion models for marginal, conditional, and joint distributions can be unified as predicting the noise in the perturbed data, where the ...
overhead. In particular, UniDiffuser is able to produce perceptually realistic samples in all tasks and its quantitative results (e.g., the FID and CLIP score) are not only superior to existing general-purpose models but also comparable to the bespoken models (e.g., Stable Diffusion and ...
UniDiffuser.ipynb dpm_solver_pp.py sample_multi_v0.py sample_multi_v1.py utils.py Breadcrumbs unidiffuser / UniDiffuser.ipynb Latest commit Cannot retrieve latest commit at this time. HistoryHistory File metadata and controls Preview Code Blame 621 lines (621 loc) · 23.8 KB Raw Viewer ...