前面我们在介绍整个文字生成图片的架构中,图里面用的都是Stable Diffusion,后面介绍又主要介绍的是Diffusion。其实Stable Diffusion是Diffusion的改进版。 Diffusion的缺点是在反向扩散过程中需要把完整尺寸的图片输入到U-Net,这使得当图片尺寸以及time step t足够大时,Diffusion会非常的慢。Stable Diffusion就是为了解决这一...
DDPM出现后,OpenAI的人介入研究,发表了iDDPM,发现diffusion模型scale的很好(加大模型,加大数据集,表现明显提升),于是究极改进,终于在Diffusion-Beat-GANs这篇论文中在FID,IS这些分数上击败了当时比较好的GAN,并且提出了类别classifier-guidance来提高生成质量。后续有些工作把类别推广到text,image。但这类classifier-guidanc...
GLIDE、DALL-E 2、Stable Diffusion、Imagen 精细化可控生成 controlNet、T2I-Adapter、GLIGEN 定制化可控生成 Textual Inversion、DreamBooth、LoRA condition加入方式汇总 Diffusion核心代码 Diffusion模型理解 上篇Anticoder:生成模型概述 较为清晰介绍了Diffusion原理,这里从直观和应用角度介绍。本质上diffusion是隐变量模型,...
扩散模型是跨不同深度学习领域使用的生成模型。目前,它们主要用于图像和音频生成。最值得注意的是,这些模型是令人印象深刻的图像生成模型(例如Dalle2和稳定扩散)背后的驱动力。我相信您已经看过这些模型生成的闪烁图像。令人惊叹的结果证明了深度学习的进步是多么令人兴奋。 什么是Diffusion? 在物理学中,扩散只是任何事物...
（1） 训练神经网络过程中不断迭代优化的对象是整个神经网络的权重W，而Diffusion这里是图像张量X；（2...
__init__(self, dataset, batch_size, shuffle, num_workers)：初始化方法，设置数据加载器的参数，...
diffusion模型最早于2016年提出,但当时并没起什么波澜,直到2020年伯克利大学的一篇论文:Denoising Diffusion Probabilistic Models(DDPM),diffusion模型开始进入AI界视野,论文全称是扩散概率模型,简称扩散模型diffusion。但diffusion真正流行起来,是在openAI公司的文生图产品dalle2出来之后,包括后续的dalle3,以及视频生成模型sora,...
相比之前的大模型量化论文来说,Diffusion 模型量化是一个跨度较大的方向,但是我相信知识体系是需要跨度的,有跨度才会有足够的启发和创意。所以不需要畏惧新知识,还是先把论文读起来,反正也读不完。 老规矩,读就读一批,算是第一批,“对比学习”: PTQD: Accurate Post-Training Quantization for Diffusion ModelsNuerIP...
diffusion process 不过现在只是从噪声中生成图像,没有做到text-to-image(Stable Diffusion),不过这个其实也需要text和image这样的成对的ground truth,比如现在的stable diffusion采用的LAION数据集具有5.85B的图像及标签。 对于text-to-image,每个step的denoise model接收额外的text输入,即noise predicter接收一个额外的输...
说到生成模型模型,比较热门的就是DCGAN和Diffusion两套方法,一个是对抗模型、一个是生成模型; 特别是openai发布DALL-E2的模型后,Diffusion模型更加展示了生成模型; 样例 输入一段描述,再结合一个主题颜色,可以产出多张生成图像; 案例1 描述信息:“The necromancer summons demons and lich from the ruined land.” ...