扩散专题
【扩散模型（十）】IP-Adapter 源码详解 4 - 训练细节、具体训了哪些层？
系列文章目录 【扩散模型（一）】中介绍了 Stable Diffusion 可以被理解为重建分支（reconstruction branch）和条件分支（condition branch）【扩散模型（二）】IP-Adapter 从条件分支的视角，快速理解相关的可控生成研究【扩散模型（三）】IP-Adapter 源码详解1-训练输入 介绍了训练代码中的 image prompt 的输入部分，即 i
【计算机视觉前沿研究 热点 顶会】ECCV 2024中扩散模型有关的论文
神经辐射场修复的驯服潜在扩散模型 神经辐射场(NERF)是一种从多视角图像进行三维重建的表示法。尽管最近的一些工作表明，在编辑具有扩散先验的重建的 NERF 方面取得了初步成功，但他们仍然在努力在完全未覆盖的区域中合成合理的几何图形。一个主要原因是来自扩散模型的合成内容的高度多样性阻碍了辐射场收敛到清晰和确定的几何形状。此外，在实际数据上应用潜在扩散模型通常会产生与图像条件不一致的纹理漂移，这是
自定义控件 - 水波纹扩散效果
转载请标明出处：http://blog.csdn.net/u013254166/article/details/79181949 本文出自: 【rhino博客】 直接上效果图，实现很简单，这里就不赘述了。 最后附上源码下载链接，点击下载。
(ECCV-2024)SwiftBrush v2：让你的一步扩散模型比它的老师更好
SwiftBrush v2：让你的一步扩散模型比它的老师更好 Paper Title：SwiftBrush v2: Make Your One-step Diffusion Model Better Than Its Teacher paper是VinAI Research发表在ECCV 2024的工作 paper地址 Code地址 Abstract. 在本文中
推荐大模型书籍|《扩散模型从原理到实战》，大模型爱好者有福了！！
本书特点 本书内容基于 Hugging Face 的 Diffusion课程。无需读者具备专业绘画技能，**扩散模型能够快速让创意变为现实！**加速创作过程，拓展创作表达的可能性。 ▮ 易学实用 以扩散模型理论知识为切入点，深入介绍了扩散模型生成图像的相关知识与实战案例，赠送配套Diffusion视频课程。 ▮ 案例众多 配套大量案例（Stable Diffusion、ControlN
GMS——利用 ChatGPT 和扩散模型进行制造业革命
概述 论文地址：https://arxiv.org/abs/2405.00958 研究介绍了生成式制造系统（GMS），并表明这些系统能有效管理和协调自主制造资产，提高它们对不同生产目标和人类偏好的响应能力和灵活性。 与传统的显式建模不同，GMS 使用生成式人工智能（包括扩散模型和 ChatGPT）来隐式学习未来愿景，通过训练和采样从模型优化转向决策。生成式人工智能的集成使 GMS 能够通过人机
diffusion model（扩散模型）DDPM解析
DDPM 前向阶段 重复 2-5 步骤 x 0 ∼ q ( x 0 ) \mathbf{x}_0\sim q(\mathbf{x}_0) x0∼q(x0)从数据集中采样一张图片 t ∼ U n i f o r m ( { 1 , … , T } ) t\sim\mathrm{Uniform}(\{1,\ldots,T\}) t∼Uniform({1,…,T})，从 1~T 中随机挑选一
生成式AI扩散模型-Diffusion Model【李宏毅2023】概念讲解、原理剖析笔记
目录 一、Diffusion的基本概念和运作方法 1.Diffusion Model是如何运作的？ 2.Denoise模块内部正在做的事情 如何训练Noise predictor？ 1）Forward Process (Diffusion Process) 2）noise predictor 3.Text-to-Image 4.两个Algorithm 二、Diffusion Fr
【扩散模型（六）】IP-Adapter 是如何训练的？2 源码篇（IP-Adapter Plus）
系列文章目录 【扩散模型（二）】IP-Adapter 从条件分支的视角，快速理解相关的可控生成研究【扩散模型（三）】IP-Adapter 源码详解1-训练输入 介绍了训练代码中的 image prompt 的输入部分，即 img projection 模块。【扩散模型（四）】IP-Adapter 源码详解2-训练核心（cross-attention）详细介绍 IP-Adapter 训练代码的核心
【前沿技术】扩散模型Stable Diffusion原理与应用
Stable Diffusion是一种基于扩散模型（Diffusion Models）的生成技术，近年来在图像生成和其他生成任务中取得了显著的进展。该技术以其高质量的生成效果、稳定的训练过程和广泛的应用前景，迅速在学术界和工业界引起了广泛关注。 以下是关于Stable Diffusion的详细介绍。 01 Diffusion Model的概念 在前向的过程中，不断地向数据中加入噪音，让图像由
【扩散模型系列学习】Diffusion Model
Denoising Diffusion Probabilistic Models 生成模型简介 生成式模型： 生成是“言出法随”生成是“涌现” or “幻觉” 定义： 一个能随机生成与训练数据一致的模型 问题： 如何对训练数据建模？如何采样？ 思路： 从一个简单分布采样是容易的从简单分布到观测数据分布是可以拟合的 生成模型的解题思路： 将观测数据分布映射到简单分布【encod
视频生成新突破：内容-运动潜在扩散模型（CMD）
人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处 当前的视频扩散模型虽然在生成质量上取得了巨大进步，但在处理高维视频数据时仍然面临内存和计算资源的高需求。这些模型通常直接处理高维视频数据，导致在生成视频时需要大量的计算资源和内存消耗。为了解决这一问题，由韩国高等科学技术院（KAIST）、NVIDIA公司、加州大学伯克利分校和加州理工学院的研究人员联合提出了一种新颖的视频扩散模型——内容-运动潜在扩散模型（
分子属性梯度引导的3D分子生成扩散模型 TAGMOL - 评测
TAGMoL 是一个基于分子属性条件引导扩散的 3D 分子生成模型，适合在给定靶标蛋白质的情况下，可以生成一系列满足目标特性（分子属性，binding affinity）的候选分子。 一、背景介绍 TAGMoL 来源于新德里 Molecule AI, 以及美国马萨诸塞大学曼宁信息与计算机科学学院 的Vineeth Dorna 和 D. Subhalingam 为通讯作者的文章：《TAG
扩散模型 (Diffusion Models) 及其在生成式建模中的应用简介
近年来，生成式建模领域的发展令人瞩目，各种新颖的模型架构不断涌现，其中扩散模型（Diffusion Models）因其在图像生成任务中的卓越表现而备受关注。本文将介绍一种常见的扩散模型：DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models），并探讨其工作原理及应用。 一、什么是扩散模型？ 扩散模型是一类生成模型，旨在通过模拟数据分布逐步生成逼真的样本。其核
cesium 水波纹扩散圆材质
cesium 水波纹扩散圆材质 var entity = new Cesium.Entity({position: Cesium.Cartesian3.fromDegrees(116,39,0),ellipse: {semiMinorAxis: 1000,semiMajorAxis: 1000,height: 10,material: new WaterDiffusionEntity
DENOISING DIFFUSION IMPLICIT MODELS(DDIM 去噪扩散隐式模型公式推导)
DENOISING DIFFUSION IMPLICIT MODELS(DDIM 去噪扩散隐式模型公式推导) DDIM思想，去掉DDPM去噪过程的马尔可夫性质，达到跳步去噪的目的。DDIM思想实现方法：假设一个不服从马尔可夫的逆向去噪转移分布 P ( x t ∣ x t − 1 , x 0 ) ∼ N ( k x 0 + m x t , σ 2 I ) P(x_t \mid x_{t-1},x_
[DL]深度学习_扩散模型
扩散模型原理 深入浅出扩散模型 一、概念简介 1、Denoising Diffusion Probalistic Models，DDPM 1.1 扩散模型运行原理 首先sample一个都是噪声的图片向量，这个向量的shape和要生成的图像大小相同。通过Denoise过程来一步一步有规律的滤去噪声。Denoise的次数是事先规定的，给每一个步骤给定编号，最终步骤编号为
蛇优化算法（Snake Optimization, SO）优化RBF神经网络的扩散速度实现多数入多输出数据预测，可以更改数据集（MATLAB代码）
一、蛇优化算法优化RBF神经网络的扩散速度原理介绍 RBF神经网络的扩散速度通常与它的径向基函数的宽度参数（σ）有关，这个参数控制了函数的径向作用范围。在高斯核函数中，当σ值较大时，函数的扩散速度较快，即它的影响范围更广，对输入数据的局部变化不太敏感；而σ值较小时，函数的扩散速度较慢，影响范围较小，对输入数据的局部变化更加敏感 。 RBF神经网络通过使用高斯函数作为隐含层激活函数，实现了从低维
【论文精读】分类扩散模型：重振密度比估计（Revitalizing Density Ratio Estimation）
文章目录 一、文章概览（一）问题的提出（二）文章工作 二、理论背景（一）密度比估计DRE（二）去噪扩散模型 三、方法（一）推导分类和去噪之间的关系（二）组合训练方法（三）一步精确的似然计算 四、实验（一）使用两种损失对于实现最佳分类器的重要性（二）去噪结果、图像质量和负对数似然 论文：Classification Diffusion Models: Revitalizing
图像编辑技术的新篇章：基于扩散模型的综述
在人工智能的浪潮中，图像编辑技术正经历着前所未有的变革。随着数字媒体、广告、娱乐和科学研究等领域对高质量图像编辑需求的不断增长，传统的图像编辑方法已逐渐无法满足日益复杂的视觉内容创作需求。尤其是在AI生成内容（AIGC）的背景下，如何利用人工智能技术对图像进行高效、精准的编辑，已成为当前研究的热点问题。尽管基于学习算法的图像编辑技术取得了显著进展，但仍存在诸多挑战，例如模型的泛化能力、编辑的自然性
百老开通知识星球啦，数据要素、数据治理等资料迅速扩散！
1.写在前面： 做数据相关工作有一些年头了，手里也积攒了几千份案例、解决方案、考试认证资料、数据要素研报等材料，形成自我的架构参考库，按TOGAF开发方法，分别形成标准信息库（Standards Information Base）、参考库（Reference Library）、架构情景库等。使得工作效率事半功倍。搞个星球，是希望跟各位分享架构参考库，希望帮助到各位！ 按分类形成企业连续
基于物理信息的深度神经网络模拟混凝土中氯离子的扩散
氯离子在混凝土中的扩散是一个复杂的化学物理过程，对混凝土腐蚀起始时间的预测具有重要意义。但考虑到混凝土的非线性氯离子结合能力，模拟氯离子扩散的方程是有限的。本研究提出了一种基于物理信息的深度神经网络来模拟氯离子在混凝土中的扩散机制并预测氯离子浓度的分布。物理定律被制定为一个损失项，以指导训练过程，并减少模型训练所需的数据。然后将物理约束损失(基于控制方程和边界条件)和训练损失(基于神经网络)融合产
从同—视角理解扩散模型（Understanding Diffusion Models A Unified Perspective）
从同—视角理解扩散模型 Understanding Diffusion Models A Unified Perspective【全公式推导】【免费视频讲解】 B站视频讲解 视频的论文笔记 从同一视角理解扩散模型【视频讲解笔记】 配合视频讲解的同步笔记。 整个系列完整的论文笔记内容如下，仅为了不用—一回复，共计14个视频讲解笔记，故设定了一个比较低的价格（粉丝仅6毛），大家可以自取。
扩散模型详细推导过程——训练与采样
扩散模型的训练与采样算法 训练目标的推导 需要使得去噪过程所产生的 x ( i ) \boldsymbol{x}^{(i)} x(i)的总体出现概率最大，先不考虑第几个样本，省略上标，即最大化 p ( x ∣ θ 1 : T ) p(\boldsymbol{x}|\theta_{1:T}) p(x∣θ1:T)，也等价于最大化 log [ p ( x ∣ θ 1 : T ) ] \log
