来源：投稿作者：橡皮编辑：学姐论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.09551摘要最近的研究表明，将预训练的扩散模型与神经辐射场（NeRF）相结合，是一种很有前途的文本到3D的生成方法。简单地将NeRF与扩散模型相结合会导致跨视图不一致和风格化视图合成的退化。为了应对这一挑战，我们提出了Edit-DiffNeRF框架，它由一个冻结的扩散模型、一个用于编辑扩散模型潜在语义空间的delta模块和一个NeRF组成。我们的方法不是为每个场景训练整个扩散模型，而是通过delta模块在冻结的预训练扩散模型中编辑潜在语义空间。对标准扩散框架的这一根本性改变使我们能够对渲染视图进行细
近日，一项视频生成研究收获了大量赞誉，甚至被一位X网友评价为「好莱坞的终结」。真的有这么好吗？我们先看下效果：很明显，这些视频不仅几乎看不到伪影，而且还非常连贯、细节满满，甚至似乎就算真的在电影大片中加上几帧，也不会明显违和。这些视频的作者是来自斯坦福大学、谷歌、佐治亚理工学院的研究者提出的WindowAttentionLatentTransformer，即窗口注意力隐Transformer，简称 W.A.L.T。该方法成功地将Transformer架构整合到了隐视频扩散模型中。斯坦福大学的李飞飞教授也是该论文的作者之一。项目网站：https://walt-video-diffusion.gi
前言关于为何写此文，说来同样话长啊，历程如下我司LLM项目团队于23年11月份在给一些B端客户做文生图的应用时，对比了各种同类工具，发现DALLE3确实强，加之也要在论文100课上讲DALLE三代的三篇论文，故此文的2.3节中重点写了下DALLE3的训练细节：AI绘画与多模态原理解析：从CLIP、BLIP到DALLE3、StableDiffusion、MDJ在精读DALLE3的论文时，发现其解码器用到了ConsistencyModels当然，后来OpenAI首届开发者大会还正式发布了这个模型，让我对它越发好奇ConsistencyModels的第一作者宋飏也证实了该模型是DALLE3的解码器宋
一、研究现状 早期图像生成方法主要是变分自动编码器（VariationalAutoencoders,VAEs)，该算法利用编码器和解码器以及变分推断的方法学习隐空间到真实图像空间的映射从而完成图像的生成。其优势是特征空间可迁移并且训练较为稳定，但是不容易进行模型评估，当输入的图像数据的分布情况复杂时，其学习到的特征泛化能力不足，而且生成的图像模糊。 生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)通过生成器与判别器的动态博弈来优化模型，允许以良好的感知质量对高分辨率图像进行有效采样，生成的图像比较清晰。但该方法模型训练不稳定并难以捕捉完整的数据分布
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。笔者的个人理解近年来，扩散模型在生成任务上非常成功，自然而然被扩展到目标检测任务上，它将目标检测建模为从噪声框(noisyboxes)到目标框(objectboxes)的去噪扩散过程。在训练阶段，目标框从真值框(ground-truthboxes)扩散到随机分布，模型学习如何逆转这种向真值标注框添加噪声过程。在推理阶段，模型以渐进的方式将一组随机生成的目标框细化为输出结果。与传统目标检测方法相比，传统目标检测依赖于一组固定的可学习查询，3DifFusionDet不需要可学习的查询就能进行目标检测。3DifFusionDet的主要思路3DifFu
文章目录Diffusion&StableDiffusion扩散模型与稳定扩散模型摘要AbstractDiffusionModel扩散模型ForwardDiffusionProcess正向扩散过程噪声图像的分布封闭公式ReverseDiffusionProcess反向扩散过程lossfunction损失函数LossFunctionofVAEmodelVAE模型的损失函数kllossKL散度正则项VariationalLowerBound变分下界UNet扩散模型的速度问题StableDiffusion稳定扩散潜在空间潜在空间的扩散条件作用/调节训练架构比较参考文章Diffusion&StableD
在手机等移动端侧运行StableDiffusion等文生图生成式AI大模型已经成为业界追逐的热点之一，其中生成速度是主要的制约因素。近日，来自谷歌的一篇论文「MobileDiffusion:SubsecondText-to-ImageGenerationonMobileDevices」，提出了手机端最快文生图，在iPhone15 Pro上只要0.2秒。论文出自UFOGen同一团队，在打造超小扩散模型的同时，采用当前大火的DiffusionGAN技术路线做采样加速。论文地址：https://arxiv.org/abs/2311.16567下面是MobileDiffusion一步生成的结果。那么，
AI画的玛丽莲·梦露，倒转180°后，竟然变成了爱因斯坦？！这是最近在社交媒体上爆火的扩散模型视错觉画，随便给AI两组不同的提示词，它都能给你画出来！哪怕是截然不同的对象也可以，例如一位男子，经过反色处理，就神奇地转变成一名女子：就连单词也能被翻转出新效果，happy和holiday只在一旋转间：原来，这是来自密歇根大学的一项“视觉字谜”新研究，论文一发出就在HackerNews上爆火，热度飙至近800。英伟达高级AI科学家JimFan赞叹称：这是我近期见到最酷的扩散模型！还有网友感叹称：这让我想到了从事分形压缩工作的那段经历。我一直认为它是纯粹的艺术。要知道，创作一幅经过旋转、反色或变形后呈
论文地址：StateoftheArtonDiffusionModelsforVisualComputing👉贴一幅SGM（Score-basedGenerativeModel）的原因是宋飏博士将他2019年提出的SMLD模型和2020年JonathanHo提出的DDPM采用SDE进行一统这两大极为相似的生成式模型。殊途同归，基于概率的扩散模型DDPM和基于分数的扩散模型SMLD都是通过利用Unet训练一个通过不同时间步控制的不同噪声图片的噪声预测器、分数预测器，最终通过DDPM的采样公式或者退火的郎之万动力学采样公式进行生成图片。🔥摘要 由于生成式AI的出现，计算机视觉领域正在迅速发展，它为
文章目录一、题目🎃题目描述🎃输入输出🎃样例1二、代码与思路参考🎈C++语言思路🎉C++代码🎈Java语言思路🎉Java代码🎈Python语言思路🎉Python代码作者：KJ.JK🍂个人博客首页：KJ.JK 🍂专栏介绍：定期更新华为OD各个时间阶段的机试真题，每日定时更新，本专栏
