比如说,你给模型喂一堆cyberpunk风格的图片,让模型学会cyberpunk风格的分布信息,然后喂给模型一个随机噪音,就能让模型产生一张逼真的cyberpunk照片。或者给模型喂一堆人脸图片,让模型产生一张逼真的人脸。同样,我们也能选择给训练好的模型喂带点信息的图片,比如一张夹杂噪音的人脸,让模型帮我们去噪。 具备了产出逼真...
上图的Sample a Gaussian表示生成随机高斯噪声,Iteratively denoise the image表示反向扩散过程,如何一步步从高斯噪声变成输出图片。可以看到最终生成的Denoised image非常清晰。 补充1:UNet模型结构 前面已经介绍了Diffusion的整个过程,这里补充以下UNet的模型结构,如下图所示 这里面Downsampe、Middle block、Upsample中都包含...
扩散模型是一种依赖先验的条件模型。在图像生成任务中,先验通常是文本、图像或语义图。为了获得这种情况的潜在表示,使用了一个transformer(例如CLIP),它将文本/图像嵌入到潜在向量` τ `中。因此,最终的损失函数不仅取决于原始图像的潜空间,...
最后，该算法使用分数蒸馏来增强一步生成性能，并通过统一的 LORA 实现理想化的全时间步数一致扩散模型，在生成效果上取得了卓越的成果。方法 1. 轨迹分段一致性蒸馏 一致性蒸馏（CD）[24] 和一致性轨迹模型（CTM）[4] 都旨在通过一次性蒸馏将扩散模型转换为整个时间步范围 [0，T] 的一致性模型。然而，由于模型...
除了生成 360 度场景的全景图，利用深度估计模型，L-MAGIC 还能够生成包含相机旋转及平移的沉浸式视频，以及场景的三维点云。由于无需微调，L-MAGIC 能够有效地保持语言及扩散模型的泛化性，实现多样化场景的高质量生成。L-MAGIC 的核心是使用语言模型全自动地控制扩散模型。如图 4 所示若用户未提供场景的文字描述，L...
近日,上海交通大学自然科学研究院/物理与天文学院/张江高等研究院/药学院洪亮团队,设计了一种扩散概率模型框架(CPDiffusion),成功设计并生成了具有增强活性的人工程序化内切核酸酶序列。这项突破性研究展示了深度学习在蛋白质工程领域的强大潜力,为蛋白质工程、生物技术、分子诊断等领域带来了新的应用前景。
本文参考:【Diffusion模型】【时间序列模型】【OpenAI Dalle2建模】同济大学计算博士全程...哔哩哔哩_bilibili也许过去十年在计算机视觉和机器学习方面的突破是GANs(生成式对抗网络)的发明——这种方法引入了超越数据中已经存在的内容的可能性,是一个全新领域的敲门砖,现
第一个离散图生成模型 DiGress使用马尔科夫过程噪声模型,在类似于在图像扩散中独立地将噪声注入每个像素的方式下,所有逐步噪声添加步骤独立地在每个节点或边上执行。去噪过程涉及训练一个图变换器网络来从嘈杂的输入中预测出干净的图。 低秩扩散模型:在典型的图像扩散模型中,通过添加全秩高斯噪声来损坏数据。然而,用全...
第三个以后AI生成的图，我不再用中文，而都是用英文输入让AI来想象画出来的。再来一个诡异的。事情是这样的。好一段时间不关注AI技术发展了，症状表现就是机智客这个科技号科技文荒废殆尽，几乎封笔退出江湖。不过即便没关注，最近这个扩散模型还是火到了不问武林中事的我的眼帘，时不时有观点探讨那个stable ...
首先Consistency Models 建立在连续时间扩散模型中的概率流 (PF) 常微分方程 (ODE) 之上。如下图 1 所示,给定一个将数据平滑地转换为噪声的 PF ODE,Consistency Models 学会在任何时间步(time step)将任意点映射成轨迹的初始点以进行生成式建模。Consistency Models 一个显著的特性是自洽性(self-consistency):同一...