CVPR2022 | High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models github: https://github.com/CompVis/latent-diffusionmotivation近年来,图像生成领域,扩散概率模型(Diffusion Model, DM)在密度估计和样本质量方面取得了最先进的结果。然而噪音大小和… 真是聪明的...发表于CVPR2... DiffLLE: Diffusion-gui...
看了下代码,意思是在unet的下采样后+middle_block,直接+一个分类头,不上采样。比如这个out_channels默认是1000,因为imageNet的类被是1000. if pool == "adaptive": self.out = nn.Sequential( normalization(ch), nn.SiLU(), nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)), zero_module(conv_nd(dims, ch, out_channe...
针对这些问题,OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月,这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文,证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。论文地址:https://openreview.net/pdf?id=AAWuCvzaVt 半年多的...
在论文《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》中,研究人员通过一系列的消融实验,以找到更好的扩散模型架构,实现无条件的图像合成。对于条件图像合成,则使用分类器指导(利用分类器的梯度以来权衡样本质量-多样性)进一步提高了样本质量。 论文的作者们分别在ImageNet 128×128上达到2.97的FID,在ImageNet 256...
针对这些问题,OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月,这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文,证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=AAWuCvzaVt ...
第3 篇:《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》 1、摘要 目前生成模型有好几种,包括 GANs 和 likelihood-based models 等,目前在生成任务上,依然是 GANs 取得最好的效果,但 GANs 难以训练和扩展,限制了其应用。虽然 diffusion model 近几年有了大的发展,但在生成任务上,比较 GANs 还是略逊一筹。
针对这些问题,OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月,这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文,证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。
针对这些问题,OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月,这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文,证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=AAWuCvzaVt ...
2021年5月,这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文,证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=AAWuCvzaVt 半年多的时间,Alex Nichol 和Prafulla Dhariwal再度携手,带领团队于2021年12月20日发布了最新研究《G...
title: Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis accepted: NeurIPS 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2105.05233 code: https://github.com/openai/guided-diffusion ref: https://sunlin-ai.github.io/2022/05/30/guided-diffusion.html ref: https://blog.csdn.net/NGUever15/article/details/128269...