例如,Stable Diffusion可以用于训练类条件模型、文本到图像模型和布局到图像模型等,进一步拓宽了其应用领域。 综上所述,Stable Diffusion相较于Transformer在稳定性提升、长距离依赖处理以及生成质量等方面进行了显著的改进。同时,Stable Diffusion在实际应用中还具有处理高维数据、降低计算成本、灵活的模型设计以及多模态训练...
摘要 以往的Diffusion模型主要以卷积UNet作为主干网络,本文发现U-Net的归纳偏差对Diffusion模型的性能并不是至关重要的,可以用Transformer等取代。通过利用其他视觉方向成熟的Transformer方案和训练方法,Diffus…
CAN为所有这些扩散transformer模型实现了显著的性能提升,同时增加的计算成本可以忽略不计(下图7)。本文还发现,CAN单独为图像生成模型提供了有效的条件控制,其FID较低,CLIP分数较高,优于先前的条件控制方法(下表3)。除了将CAN应用于现有的扩散transformer模型外,本文还通过将CAN与EfficientViT结合,构建了一个名为CaT的新...
DiT DiT全名Diffusion Transformer,旨在探索用transformer来取代Diffusion UNet,主要跟随的是ViT的思路。 结构 DiT仍然采用了Stable Diffusion的架构思想,通过VAE现将图片压缩到latent space,再进行diffusion过程,也就是说所有操作仍然是操作在latent space空间中,只是中间的去噪网络进行了结构变化,变换后的Diffusion Transformer...
使用Diffusion transformer模型结构:这个模型结构可以说和Sora使用的基础模型一致,被称为DiT架构。主要是使用Transformers替换扩散模型中U-Net主干网络。这样做的效果不仅速度更快,而且在不同任务上都取得了很好的效果。 在这个节点上,OpenAI和Stable Diffusion都不约而同的用到了这个DIT模型,说明这个模型可能真的是未来图...
稀疏Transformer领域的最新进展为高效数据整合开辟了新途径,这种格式适应于激光雷达数据的稀疏性,显示出比...
stable diffusion是混合卷积和transformer的结构,其中transformer部分主要使用了self-attention和cross-attention...
除此之外,DiT是一个相当标准的Transformer模型。论文摘要 探索了一种基于transformer架构的新型扩散模型。训练了图像的潜在扩散模型,将常用的 U-Net 骨干替换为在潜在补丁上操作的transformer。通过基于前向传播复杂度的 Gflops 测量来分析扩散transformer(DiTs)的可扩展性。具有更高 Gflops 的 DiTs — 通过增加...
图像恢复(image restoration,IR)中,传统的DM在大型模型上运行大量迭代以估计整个图像或特征图是低效的。为解决这个问题,提出一种高效的IR扩散模型(DiffIR),包括紧凑的IR先验提取网络(IR prior extraction network,CPEN)、dynamic IR transformer(DIRformer)和去噪网络。
Emad Mostaque 表示,Stable Diffusion 3 是原始 Stable Diffusion 的正统续作。它采用了类似于 OpenAI 近期发布的 Sora 模型的 Diffusion Transformer 新架构,代表了该领域的最新技术突破。 “Diffusion Transformer”技术在 2022 年首次提出,并在 2023 年进行了改进,现在已经实现了可扩展性。此外,Stable Diffusion 3.0...