文章目录一、背景二、方法2.1感知图像压缩2.2潜在扩散模型2.3条件机制三、实验论文：High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels代码：https://github.com/CompVis/latent-diffusion出处：CVPR2022|慕尼黑大学贡献：提出了潜在扩散模型，通过将像素空间转换到潜在空间，能够在保持图像生成效果的同时降低计算量相比纯粹的transformer-based方法，本文提出的方法更适合高维数据在多个任务上都获得了很好的效果，包括图像生成、绘制、随机超分辨率等等，和基于像素空间的扩散模型相比显著降低
简介论文：https://arxiv.org/abs/2211.07600dreamfusion开创了2d扩散模型引导nerf生成的先河，但是其使用的是stablediffusion，庞大的资源开销是不可忽视的一个问题，该论文则是基于潜空间的diffusion模型（IDM），有效提升了效率，同时还提出了两个新的生成方式——Sketch-shape，Latent-PaintIDM与ScoreDistillation**潜扩散模型(LDM)**是一种特定形式的扩散模型，它被训练来去噪预训练的自编码器的潜代码，而不是直接去噪高分辨率图像。分数蒸馏是一种能够将扩散模型作为评价器的方法，即:，将其用作损
DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：关于如何使用stablediffusion的文章已经够多了，但是由浅入深探索stablediffusionmodels背后原理，如何在自己的科研中运用stablediffusion预训练模型的博客少之又少。本系列计划写5篇文章，和读者一起遨游diffusionmodels的世界！本文主要介绍扩散生成式模型的基本原理，stablediffusionmodels的前身latentdiffusionmodels的基本原理。目录生成扩散模型的基本原理stablediffusion的原理
StableDiffusion是对LatentDiffusion模型的改进，主要在以下方面进行了优化：稳定性：StableDiffusion模型引入了稳定性措施，通过限制每一步噪声向量的大小来防止梯度爆炸或消失问题的出现。这一改进使得模型在训练过程中更加稳定和可靠。训练速度：StableDiffusion模型通过减少噪声的数量和步骤，从而减少了模型的训练时间和计算成本。这一改进使得模型在处理大规模数据集时更加高效和可行。参数设置：StableDiffusion模型对模型参数进行了精细的调整和设置，包括噪声向量的大小、步长大小、步骤数等。这一改进使得模型更容易调整和优化，获得更好的训练效果。总的
目录目标和数据集数据集方法论导包Datasetmoduleautoencoder训练加载数据训练函数训练推断解答与讨论fcn浅层模型深层网络cnn残差网络辅助网络目标和数据集使用Unsupervised模型做异常检测:识别给定图像是否和训练图像相似数据集Trainingdata100000humanfacesdata/traingset.npy:100000imagesinannumpyarraywithshape(100000,64,64,3)●TestingdataAbout10000fromthesamedistributionwithtrainingdata(label0)About1
note文章目录note一、diffusion模型1.1StableDiffusion简介1.2和GAN对比的优势二、Latentdiffusionmodel原理2.1潜在空间(LantentSpace)2.2自动编码器和U-Net2.3文本编码器三、代码实践3.1模型权重checkpoints3.2StableDiffusionv1模型推理3.3安装StableDiffusionWebUiReference一、diffusion模型1.1StableDiffusion简介稳定扩散模型（StableDiffusionModel）是一种用于描述信息传播和创新扩散的数学模型。它基于经典的扩散方程，
LatentDiffusion论文笔记论文：High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModelshttps://arxiv.org/abs/2112.10752https://github.com/CompVis/latent-diffusion模型结构简单来说，就是先用一个编码器E\mathcal{E}E把图片压缩到隐空间（H×W×3→h×w×cH\timesW\times3\toh\timesw\timescH×W×3→h×w×c），然后让Diffusion模型ϵθ\epsilon_\thetaϵθ在压缩后的特征上工作，最后用解码器
High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels（CVPR2022）https://arxiv.org/abs/2112.10752GitHub-CompVis/latent-diffusion:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModelsGitHub-CompVis/stable-diffusion:Alatenttext-to-imagediffusionmodelAI作画近期取得如此巨大进展的原因个人认为有很大的功劳归属于StableDiffusion的开源。Sta
L2M-GAN:LearningtoManipulateLatentSpaceSemantics forFacialAttributeEditing2021CVPR L2M-GAN:LearningToManipulateLatentSpaceSemanticsforFacialAttributeEditing(thecvf.com)（个人理解，欢迎指正错误） Introduction 本文是一篇面部属性编辑的文章，虽然与人脸匿名是两个角度，但是任务是相通的。 面部属性编辑有两点要求：1、目标属性特征应当正确出现在编辑后的人脸上；2、任何不相关的面部特征均不应当在编辑后被修改。针对以上
L2M-GAN:LearningtoManipulateLatentSpaceSemantics forFacialAttributeEditing2021CVPR L2M-GAN:LearningToManipulateLatentSpaceSemanticsforFacialAttributeEditing(thecvf.com)（个人理解，欢迎指正错误） Introduction 本文是一篇面部属性编辑的文章，虽然与人脸匿名是两个角度，但是任务是相通的。 面部属性编辑有两点要求：1、目标属性特征应当正确出现在编辑后的人脸上；2、任何不相关的面部特征均不应当在编辑后被修改。针对以上
