UniDiffuser使用transformer作为处理不同模态数据的扩散模型主干网络。在大规模成对图片-文本数据上进行训练,可以通过设置合适的timestep进行图片、文本、文到图、图到文、图文对的生成,无需额外开销。 UniDiffuser能够在所有任务重产生感知上真实的样本,定量结果优于现在所有的通用生成模型,且在代表性任务上与定制的扩散...
该论文提出了一个为多模态设计的概率建模框架 UniDiffuser,并采用该团队提出的基于 transformer 的网络架构 U-ViT,在开源的大规模图文数据集 LAION-5B 上训练了一个十亿参数量的模型,使得一个底层模型能够高质量地完成多种生成任务(图 1)。简单来讲,除了单向的文生图,还能实现图生文、图文联合生成、无条件图文生...
该论文提出了一个为多模态设计的概率建模框架 UniDiffuser,并采用该团队提出的基于 transformer 的网络架构 U-ViT,在开源的大规模图文数据集 LAION-5B 上训练了一个十亿参数量的模型,使得一个底层模型能够高质量地完成多种生成任务(图 1)。简单来讲,除了单向的文生图,还能实现图生文、图文联合生成、无条件图文生...
NVIDIA全新nGPT使训练速度暴增20倍 NVIDIA的最新研究可能彻底改变AI的未来,其研究团队提出了一种名为归一化Transformer的新型神经网络架构。这一架构在超球面上进行表示学习,能够显著提升大型语言模型的训练速度,最高可达20倍,同时保持了模型的精度。这种方法不仅提高了训练速度增强了模型的稳定性。 NVIDIA 归一化...
清华大学朱军教授短评Sora | 清华大学朱军教授短评Sora:“最近被 sora刷屏了,很多朋友来问相关的技术。其中有一点关于其采用的DiT(diffusion+ tansformer)框架,我们团队在22年提出了U-ViT架构(比DT早3个月公布),将扩散与transformer进行了有效融合,并基于此架构训练了大规模的文图多模态生成模型 Unidiffuser。课题组...
对于多模态数据的通用生成系统,一个可以涵盖所有类型的多模态生成任务的统一训练框架(见图1)是基本组成部分之一 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...
预训练文本 ViT-L CLIP 编码器 我们自己微调的 GPT-2 文本解码器。 两个版本: UniDiffuser-v0:该版本在 LAION-5B 上以 512x512 分辨率进行训练,其中包含文本图像对的noise网络数据。UniDiffuser-v1:此版本是从 UniDiffuser-v0 恢复的,并使用一组noise较小的内部文本图像对进行了进一步训练。它使用标志作为输...