无条件扩散模型是生成模型领域中的一种有趣方法。与有条件扩散模型根据特定输入生成数据不同，无条件模型的目标是在没有明确条件的情况下从分布中生成样本。本文将探讨无条件扩散模型的工作原理，通过示例代码展示其实现，并讨论结果。扩散模型是一类生成...
扩散模型是一类基于随机过程的生成模型，利用扩散（Diffusion）和去噪（Denoising）的机制逐步生成目标图像。该模型最初由Sohl-Dickstein等人在2015年提出，但近些年才随着深度学习的发展重新引起了广泛关注。从噪声开始...
扩散模型近年来在生成任务上表现出了卓越的效果，尤其是在图像生成领域。这篇文章将介绍扩散模型的核心思想，从高斯噪声到生成图像的整个过程，并结合具体的数学原理来解释这一方法的工作机制。最后，我们将展示一个基于Python的代码实例来演示扩散...
这篇文章从扩散模型的起源到当前的演进过程，详细探讨了从到的发展历程。DDPM作为一种创新的生成模型，通过逐步去噪的方式生成高质量数据，但其效率较低，特别是在处理高分辨率图像时需要耗费大量的计算资源。而LDM通过将扩散过程压缩到潜在空间中...
推荐在简单了解扩散模型原理后再来看本篇文章，加深对理论的理解，本篇只叙述有关扩散模型公式理论的推导~_扩散模型公式推导...
本文深入探讨了Diffusion扩散模型的概念、架构设计与算法实现，详细解析了模型的前向与逆向过程、编码器与解码器的设计、网络结构与训练过程，结合PyTorch代码示例，提供全面的技术指导。关注TechLead，复旦AI博士，分享AI领域全维度知识与研究。拥...
通过广泛的人类评估和基于GPT的组合评估，RFNet在生成现实和幻想场景方面优于现有方法。实验结果表明，RFNet在处理需要高度创造力和抽象思维的提示时，能够生成更准确、更具一致性的图像，展示了其在文本到图像生成...
是diffusers库中的一个调度器，用于控制扩散模型的步长与噪声混合方式。它负责在每个时间步为图像添加或去除噪声，从而实现扩散过程。该类支持从预训练模型中加载参数，帮助开发者快速测试不同的扩散步数效果。本文中的代码...
Diffusion和DALL采用的Decoder是LatentRepresentation，之前在讲DiffussionModel的时候，nosie是加到图片上面的，而现在我们的Framework里面扩散模型产生...
引入隐变量空间（latentspace）是生成模型中常用的技术，如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。通过这种方法，可以将复杂的高维数据分布映射到一个相对简单的低维隐变量空间，从而简化采样过程。引入隐变...