开源的预训练LDM,,Stable Diffusion
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
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开源的预训练LDM,,Stable Diffusion
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models——论文解读
利用潜在扩散模型生成高分辨率的图像,文章是发表于CVPR 2022上的一篇论文
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models论文精读
首先概述了传统扩散模型Diffusion models的优势和局限:DMs将图像形成过程分解为去噪自编码器的序列应用,扩散模型公式设计支持无需重新训练即可控制图像生成过程的引导机制(也就是说输入外部指令,让模型生成符合需求的内容),但是这类模型通常在像素空间上进行运算(对原始像素进行处理,而不是对图像的纹理或形状进行处理)导致计算成本昂贵。对于上述,本文提出了解决方案:潜空间扩散模型(LDMs),研究将扩散模型应用于预训练的强大自编码器的潜空间中,并且补充了架构的创新:引入跨注意力层。
high-resolution image synthesis with latent diffusion models
vae的生成器,是将标准高斯映射到数据样本,vae的后验是将数据样本映射到标准高斯(学出来的)。我现在想要设计一种方法A,使得A用一种简单的变分后验将数据样本映射到标准高斯,并且使得A的生成器,将标准高斯映射到数据样本,注意,因为生成器的搜索空间大于变分后验,vae的效率远不及A方法,因为A是学一个生成器(搜索空间大),所以可以直接模仿这个后验分布的一小步,A方法就是括但模型核心思路:定义一个类似于变分后验的从数据样本到高斯分布的映射,然后学一个生成器,这个生成器模仿我们定义的这个映射的每一小步。
Stable Diffusion的基础论文翻译:High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
Stable Diffusion的基础论文中文翻译:High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
【开源数据集】电动车佩戴头盔检测数据集(TWHD)
佩戴头盔检测数据集VOC格式图像与标注数量各5448张
VS2022离线环境下的NuGet包管理:从本地源到依赖项全解析
本文详细解析了在VS2022离线环境下如何高效管理NuGet包,包括搭建本地NuGet源的两种方案(本地文件夹源和私有NuGet服务器)、获取离线包的三大渠道以及依赖项处理的实战技巧。通过自动化脚本和依赖树分析工具,帮助开发者解决离线环境中的依赖项黑洞问题,提升开发效率。
【论文简介】Stable Diffusion的基础论文:2112.High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
SD主体结构如下图所示,主要包括三个模型:autoencoder:encoder将图像压缩到latent空间,而decoder将latent解码为图像;CLIP text encoder:提取输入text的text embeddings,通过cross attention方式送入扩散模型的UNet中作为condition;UNet:扩散模型的主体,用来实现文本引导下的latent生成。
MIMO技术入门
MIMO:多天线技术,发射端和接收端有多个天线(注意:并不是指多个天线板,而是多套振子,每一套是一个独立的天线。) 4G:2、8天线 5G:4、64天线(64T64R) 手机也是多天线 MIMO实现效果的分类: 1)空间分集 。2)空间复用。3)波束赋形。 空间分集(space diversity) 作用:提升接收质量 利用多个天线发射或者接收一个数据流,避免单个信道衰落对整个链路的影响。(比如你的耳机坏了一只并不影响另一只) 空间复用(space multiplexing) 作用:提升速率 利
LDM:High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
Stable Diffusion 的影响力不用多说,本文主要提了 LDM 技术上的两个关键点。其中 VAE 感知压缩要首先深刻理解一系列自编码压缩方法(之前的文章都有介绍),然后搞懂 KL-reg 和 VQ-reg 两种正则化方式实际上相当于什么方法,以及为什么要加正则。交叉注意力的条件生成机制也是目前比较常用的,理解好交叉注意力机制本身是如何操作的即可,别的就是如何将不同的条件形式进行高效编码。
FPGA+滨淞CCD实战:手把手教你搭建S7031/S10142成像电路(附避坑指南)
本文详细介绍了使用FPGA驱动滨淞CCD传感器(S7031/S10142)构建高精度成像系统的完整实战流程。内容涵盖核心器件选型、系统架构规划、电路板(焦面板与接口板)设计要点、FPGA Verilog逻辑实现,并提供了从电源管理、信号调理到数据采集的详细避坑指南,帮助读者从零搭建稳定可靠的成像电路。
STC8G1K08A的10位PWM避坑指南:为什么你的占空比调节总失效?(附寄存器操作时序图)
本文深入剖析了STC8G1K08A单片机10位PWM功能中占空比调节失效的核心原因,揭示了数据手册未明确指出的寄存器操作时序陷阱。通过对比错误与正确配置的波形,文章指出关键在于更新占空比高2位前需临时关闭PWM输出,并提供了经过验证的安全操作宏与函数库,帮助开发者彻底解决此问题,实现0%-100%的平滑控制。
LDM——High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models论文阅读
高分辨率复杂图像的合成主要基于AR以及GAN,GAN的效果更好一些,但是对抗学习优化难,难以scale,导致无法扩展更大的模型复杂度,建模的复杂度有限。:计算复杂度高,生成过程是顺序的,限制了其在高分辨率图像上的应用(单步逐像素生成,下一个像素依赖上一个像素,无法并行)。分离训练阶段(先训练自编码器,再训练扩散模型),确保了在潜在空间中进行很好的重建,不需要对潜在空间进行过多的正则化。训练一个自编码器(autoencoder),将高维的像素空间映射到一个低维的潜在空间,同时保留了图像的感知信息。
【原理图PCB专题】Cadence17.4 PCB位号重排与反标
Cadence17.4 PCB位号重排与反标比Cadence16版本更简单一些,那到底如何操作?
论文笔记High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
该论文在预训练的自编码器的隐含空间中训练扩散模型,并使用cross-attention机制为扩散模型引入条件。
番外篇 | 复现HIC-YOLOv5,助力小目标物体的检测
在本文中提出了一种改进的YOLOv5算法:HIC-YOLOv5,用于小目标检测,具有更好的性能和较低的计算成本。🌈
Stable Diffusion WebUI 安装前准备
大家好,我是水滴~~在安装 stable-diffusion-webui 前需要做一些准备工作,本篇文章主要介绍需要的电脑配置、魔法、安装 Python、安装 Git 等。
【LDM】High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
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[Stable Diffusion/LDM] High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
DM的train和infer均需大量的时间和显存。
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 论文重点
通过将图像生成过程分解为去噪编码器的迭代应用,扩散模型(DMs)在图像数据和其他数据上实现了最先进的合成结果。此外,它们的表述还提供了一种引导机制来控制图像生成过程,而无需再训练。然而,由于这些模型通常直接在像素空间中操作,优化功能强大的dm通常会消耗数百个GPU天,而且由于顺序计算,推理是昂贵的(耗时)。为了在有限的计算资源上进行DM训练,同时保持其质量和灵活性,我们将其应用于强大的预训练预编码的潜在空间。与以前的工作相比,在这种表示上训练扩散模型首次允许在复杂性减少和细节保留之间达到一个接近最优点,极大
文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。
【CVPR 2022】(LDM)High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
详细解读Latent Diffusion Models:原理和代码
论文阅读:High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
Stable Diffusion技术论文《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》的阅读记录。
LDM: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models CVPR 2022
通过将图像形成过程分解为降噪自编码器的顺序应用,扩散模型(DMs)在图像数据和其他数据上实现了最先进的合成结果。此外,它们的形成过程允许引导机制来控制图像生成过程而无需再训练。然而,由于这些模型通常直接在像素空间中操作,优化功能强大的DM通常会消耗数百个GPU数天,而且由于顺序计算,推理也非常昂贵。为了在有限的计算资源上进行DM的训练,同时保持其质量和灵活性,本文将其应用于预训练的自编码器的潜在空间。
014_SSS_High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
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