灰色部分->控制降噪,进行text 的文本到向量空间的转换->每一个QKV都是transformer的每一步attention机制->每一步降噪的时候都用的 text 文字去控制它的降噪过程 #编码器Clip Clip包含text encoder和image encoder,其实就是在把这些文字和图片投射到一个向量空间里面,也就是embedding。(文字 和 图片 相匹配) 想象...
我对diffusion的学习从2022年7月份开始,经历了一系列“螺旋上升”的认识过程。Diffusion不是我的主要研究方向,所以我只能说是还在学习中,以后可能会交叉。 前期学习过程中对diffusion最大的感受包括两点:1. 数学理论和编程实现的gap很大。2. 每次搜索diffusion出来的blogs太杂,是关于不同paper的,这些paper的关系、先来...
classifier-free guided(文生图基本原理)知乎地址个人博客地址paper Motivate 虽然Transformer架构已经在诸多自然语言处理和计算机视觉任务中展现出卓越的scalable能力,但目前主导扩散模型架构的仍是UNet。本文旨在探讨以Transformer取代UNet在扩散模型中的可行性和潜在方案,并对所提出的Diffusion Transformer (DIT)架构的scalable能...
Transformer模型被用作近似器(如左图所示),该近似器迭代地重建用于模型训练的target item表示。在推理...
网络架构方面不得不提Diffusion Transformer,既然2024年初OpenAI的Sora、StabilityAI的Stable Diffusion 3都...
发表于AAAI 2024,是将MedSegDiff结合transformer的改进工作。 第6节:相关代码导读3 第7节:论文解读4 Ambiguous Medical Image Segmentation using Diffusion Models 论文发表于CVPR 2023,论文创造性地提出用扩散模型学习集体专家诊断意见的方式进行更有效的医疗图像分割。
当下主流的Ada Lovelace 架构RTX 40系列显卡搭载了最新的第四代TensorCore,新增了Hopper FP8 Transformer Engine。FP8低精度浮点数特性能够让近年来火热的AI框架Transformer获得极大的收益,让深度学习性能得到了巨大的飞跃。对于游戏玩家来说,新的架构所支持的全新的DLSS3,同样也是基于深度学习神经网络完成的。回到Stable...
当下主流的Ada Lovelace 架构RTX 40系列显卡搭载了最新的第四代TensorCore,新增了Hopper FP8 Transformer Engine。FP8低精度浮点数特性能够让近年来火热的AI框架Transformer获得极大的收益,让深度学习性能得到了巨大的飞跃。对于游戏玩家来说,新的架构所支持的全新的DLSS3,同样也是基于深度学习神经网络完成的。
当下主流的Ada Lovelace 架构RTX 40系列显卡搭载了最新的第四代TensorCore,新增了Hopper FP8 Transformer Engine。FP8低精度浮点数特性能够让近年来火热的AI框架Transformer获得极大的收益,让深度学习性能得到了巨大的飞跃。对于游戏玩家来说,新的架构所支持的全新的DLSS3,同样也是基于深度学习神经网络完成的。
DiT 并没有训练自己的 VAE,而是直接采用了 Huggingface Diffuser 库中的 AutoencoderKL 编解码微调版本,这是一个基于卷积的 VAE,因此 DiT 的生成pipeline是一个集成了卷积和 Transformer 的混合架构,在接下来的源码解析中会进一步说明。 ViT DiT 中的 Transformer 来自于 Vision Transformer(ViT)架构,ViT 抛弃了传统...