U-ViT 的性能与相似尺寸的 U-Net 相当。U-ViT 的 latent 扩散模型在 ImageNet 256×256 上的 class-conditioned 图像生成中实现了 2.29 的 FID,在 MS-COCO 上的文生图任务中实现了 5.48 的 FID,同时没有使用大型外部数据集。 U-ViT 还给出了很多有价值的观察,比如对于基于扩散模型的图像建模,long skip co...
-U-ViT：它采用了U-Net结构，这是一种常见的卷积神经网络架构，具有跳跃连接（skip connections）来结合...
无独有偶,虽然DiT被拒了,我们看到来自清华大学,人民大学和北京人工智能研究院等机构共同研究的CVPR2023的论文U-ViT《All are Worth Words: A ViT Backbone for Diffusion Models》,这项研究设计了一个简单而通用的基于vit的架构(U-ViT),替换了U-Net中的卷积神经网络(CNN),用于diffusion模型的图像生成任务。 该项...
扩散过程是编码器一步步的走到,而且是一个固定的过程;而VAE的编码器是可以学习的; DDPM的每一步输出输出都是同样维度大小的,但对一般的自编码器(AE/VAE等),往往中间的bottleneck特征会比输入小很多扩散模型有步数step的概念(time step、time embedding),模型要经过很多步才能生成图片,且在所有step中,U-Net都是共...
UViT-Seg: An Efficient ViT and U-Net-Based Framework for Accurate Colorectal Polyp Segmentation in Colonoscopy and WCE Imagesdoi:10.1007/s10278-024-01124-8Colorectal cancerPolyp localizationCNNVision transformerAttention mechanismColorectal cancer (CRC) stands out as one of the most prevalent global ...
U-ViT通过添加长跳跃连接和卷积层来改进ViT,使其在图像生成任务中表现出色,并且与CNN-based U-Net具有竞争力。 而DiT则验证了ViT在大规模模型和特征分辨率上的扩展能力,并且在某些基准测试中表现优于U-ViT和DiT。 在2023年3月,生数科技团队基于U-ViT架构开源了全球首个多模态扩散模型UniDiffuser,率先完成了U-ViT...
Figure 6:MS-COCO上图像生成:U-Net vs U-ViT vs ViT 二、方法 2.1 结构-设计 Figure 1:扩散模型的 U-ViT 架构 Figure 2:消融设计 a:skipskip-conn b:AdaLN归一化 c:增添额外的CNN模块 d:patch ebm e:位置编码 2.2 结构:Depth、Width、Patch Size Figure 3:深度、宽度和贴片尺寸的影响 2.2.1 depth...
有了这些分层的特征图,Swin Transformer模型可以方便地利用先进的技术进行密集预测,如特征金字塔网络(FPN)或U-Net。线性计算复杂度是通过在分割图像(红色轮廓)的非重叠窗口内局部计算self-attention来实现的。每个窗口中的patches数量是固定的,因此复杂度与图像大小成线性关系。
特别是,基于卷积神经网络(CNN)的U-Net因其独特的结构(包括下采样块、上采样块和长跳跃连接)在图像生成任务中占据了主导地位。然而,视觉变换器(ViT)在多个视觉任务中显示出了与CNN相当或更好的性能,这引发了一个自然的问题:在扩散模型中是否必须依赖于基于CNN的U-Net? 为了回答这个问题,作者设计了U-ViT,这是一...
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