由于 RQ-VAE 降低了特征图的分辨率，RQ-Transformer 可以显着降低计算成本并轻松学习输入的远程交互。...阶段 1：残差量化 VAE 研究者首先介绍 VQ 和 VQVAE 的表达方式，然后提出了 RQ-VAE，它可以在不增加编码簿大小的情况下精确地逼近特征图。他们解释了如何将图像表示为离散码的堆叠图。...研究者提议对来自 RQ-VAE 的代码进行软标签和随机采样，以解决暴露偏差。...实验结果 无条件图像生成 该研究在 LSUN-{cat, bedroom, church}和 FFHQ 数据集上评估了无条件图像生成的质量。...图 3 前两行展示了 RQ-Transformer 可以无条件生成高质量图像。 有条件图像生成 该研究分别使用 ImageNet 和 CC-3M 进行类和文本条件的图像生成。
上下文信息由图像的周围部分提供。生成器经过训练以在缺失的图像片段中生成像素。 半监督 VAE 变分自动编码器 (VAE) 结合了深度自动编码器和生成潜在变量模型。...VAE 训练有两个目标——输入和重建版本之间的重建目标，以及遵循高斯分布的潜在空间的变分目标学习。 VAE 可以通过两个步骤用作半监督学习模型。首先使用未标记和标记数据训练 VAE 以提取潜在表示。...在Seq2Seq结构中，输入序列首先由一个递归神经网络进行编码，然后由另一个递归神经网络在潜变量和分类标签条件下进行解码。...第二步利用相同的模型在未标记的数据上创建伪标签，并将高置信度的伪标签作为目标添加到现有的标记数据集中，从而创建额外的训练数据。...对于每一幅未标记图像，采用弱增强和强增强两种方法得到两幅图像。这两个增强都通过模型得到预测。然后将一致性正则化作为弱增强图像的一个one-hot伪标签与强增强图像的预测之间的交叉熵作为损失进行训练。
接着，分配给鉴别器一个在生成器的监督下学习姿态分布的任务，并以预测的姿态作为条件区分实际和合成图像。姿态自由生成器和姿态感知鉴别器以对抗性的方式共同训练。...在现有技术水平上实现了显著的改进。展示了如何将NeuralField-LDM用于各种3D内容生成应用，包括条件场景生成、场景修补和场景风格编辑。...具体来说，提出了ExpNet，通过提取系数和3D渲染面部来从音频中学习准确的面部表情。至于头部姿势，设计了一个基于条件VAE的PoseVAE，以生成不同风格的头部运动。...为了实现交互式生成，方法支持各种可以方便地由人类提供的输入方式，包括图像、文本、部分观察到的形状以及这些的组合，还可以调整每个输入的强度。...CVPR 2020最全GAN论文梳理 拆解组新的GAN：解耦表征MixNMatch StarGAN第2版：多域多样性图像生成 附下载 | 《可解释的机器学习》中文版 附下载 |《TensorFlow
因此，我们的 Stable Diffusion（一种潜在的扩散模型）有图像转图像功能。 在 "图像转图像" 中，一个输入图像和一个文本提示被提供作为输入。生成的图像将由输入的图像和文字提示决定。...）作为输入，图像转图像可以把它变成一幅专业绘画： 图像转图像 这是它的步骤： 第一步：输入图像被编码到潜空间。...第一步：输入图像被编码为潜状态 第一步 第二步：MiDaS（一个人工智能深度模型）从输入图像中估计出深度图。 第二步 第三步：噪声会被添加到潜像中。去噪强度控制加入多少噪音。...他们没有使用分类标签和单独的模型进行指引，而是提议使用图像标题并训练一个条件扩散模型（conditional diffusion model），与我们在文本转图像中讨论的模型完全一样。...他们把分类器部分作为噪声预测器 U-Net 的条件，实现了图像生成中所谓的 "无分类器"（即没有单独的图像分类器）指导。 在文字转图像中文字提示提供了这种指导。
DDM的表现能力主要来自去噪过程而非扩散过程。研究还发现，通过消除类标签条件化项和KL正则化项，使用补丁式分词器可获得与卷积VAE相当的表现。...去除类别条件。在自监督学习研究中，高质量的DDM通常在类别标签上进行训练，以提高生成质量。然而，在我们的研究中，使用类别标签是非法的。因此，我们首先在我们的基准中去除类别条件。...研究发现，去除类条件化后，线性探针精度从57.5%提高到62.1%，尽管生成质量受到很大影响（FID从11.6到34.2）。这可能是因为直接对模型进行类标签条件化会减少模型对编码类标签相关信息的需求。...这种卷积VAE通过最小化以下损失函数来进行优化： x是VAE的输入图像。第一项为重构损失，第二项为f(x)的潜在分布与单位高斯分布之间的Kullback-Leibler散度。...对于每个案例，我们展示：(左)清洁图像；(中)网络输入的噪声图像，其中噪声添加到潜在空间；(右)去噪输出。 数据扩充。
SD 1.3:过渡版本 SD 1.4:在图像生成效果上有较大提升，训练迭代次数增加到195000步。...算法1：分类器引导的扩散采样 这个算法描述了如何使用分类器来引导扩散模型的采样过程。它的步骤如下： 输入是一个类别标签 y和一个梯度尺度 s 。...( t=0 )，最后返回 x_0 作为生成的图像。...它的步骤如下： 输入和算法1相同。 同样从标准正态分布中采样一个向量 x_T 作为开始。 通过迭代过程，从 T 到 1 对 x_t 进行采样。...这种方法对于条件图像生成来说是非常有效的，因为它可以引导生成过程朝着满足特定条件的方向发展。在实践中， 这意味着可以生成更符合用户需求的定制化图像。
为了简化这个问题，我们将此条件通过一个中间层（潜在空间）施加于网络，这个中间层的维度远低于输入的维度。有了这个瓶颈条件，网络必须压缩输入信息。...这样做的好处是现在我们可以作为一个生成模型使用该系统。为了创建一个服从数据分布 p（x）的新样本，我们只需要从 p（z）进行采样，并通过解码器来运行该样本以重建一个新图像。...现在我们尝试可视化 AAE 是如何将图像编码成具有标准偏差为 5 的 2 维高斯潜在表征的。...通过探索潜在代码 y 并保持 z 从左到右固定重建图像。 半监督式方法 作为我们最后一个实验，我们找到一种替代方法来获得类似的消纠缠结果，在这种情况下，我们只有很少的标签信息样本。...值得注意的是，现在不仅可以通过较少标签信息生成图像，还可以通过查看潜在代码 y 并选择具有最高价值的图像来分类我们没有标签的图像。
具体来说，Reducio-VAE通过3D编码器将输入视频压缩到一个4096倍小的潜在空间，并使用3D解码器结合中间帧的特征金字塔作为内容条件进行重建。...Reducio-DiT使用T5特征作为文本条件，并采用图像语义编码器和上下文编码器提供额外的图像条件，以告知模型视频的空间内容。...两阶段视频生成范式： 论文采用了一个两阶段的视频生成范式，首先执行文本到图像的生成，然后使用生成的图像作为条件进行文本图像到视频的生成。...具体来说，Reducio-VAE通过3D编码器将输入视频压缩到一个4096倍小的潜在空间，并使用3D解码器结合中间帧的特征金字塔作为内容条件进行重建。...Reducio-DiT使用T5特征作为文本条件，并采用图像语义编码器和上下文编码器提供额外的图像条件，以告知模型视频的空间内容。
条件控制的目的是引导噪声预测器，使得预测的噪声在从图像中减去后能够给我们想要的结果。txt2img（文本到图像）以下是对txt2img如何被处理并输入到噪声预测器的说明。...转换器就像一个通用适配器，用于条件处理。在这种情况下，它的输入是文本嵌入向量，但它也可以是其他东西，比如标签、图像和深度图。...噪声预测器 U-Net 将潜在的嘈杂图像和文本提示作为输入，并在潜在空间中预测噪音。步骤3。从潜在图像中减去潜在噪声。这就成为了您的新潜在图像。...将输入图像编码为潜在空间。步骤2. 将噪声添加到潜在图像。去噪强度控制添加的噪声量。如果为0，则不添加噪声。如果为1，则添加最大量的噪声，使潜在图像变成完全随机的张量。步骤3....噪声预测器U-Net将潜在带噪声图像和文本提示作为输入，并预测潜在空间中的噪声。步骤4. 从潜在图像中减去潜在噪声。这就成为了你的新潜在图像。
然后，连接所有特征并输入另一个全连接层，产生一个标量值作为预测损失。损失预测模块的结构见图 2。损失预测模块与目标模块的多个层次相连接，将多级特征融合并映射到一个标量值作为损失预测。...给定输入，目标模型输出目标预测，损失预测模块输出预测损失。目标预测和目标注释用于计算目标损失，从而完成目标模型的学习。此外，目标损失还将作为损失预测模块的真值损失，用于计算预测损失。...图像分类 实验结果见图 4。 数据库：本文选择 CIFAR-10 数据库，使用其中 50000 张图片作为训练集、10000 张图片作为测试集。...实验结果 本文实验条件为：初始训练集中已标注和未标注数据的比例为 10%、90%。...本文对 BDA 进行改进，在样本生成阶段不使用潜在变量 u 和类别标签 y，而是使用样本 x 和类别标签 y，即样本 x 直接推送到 VAE 中： VAE 的训练过程通过最小化重建损失实现。
在图生图中，我们要输入一张图片，图片被VAE Encoder解码成一个在Latent Space内的4 64 64的latent image。...训练Noise predictor 挑选一张训练图片（以猫为例） 生成一个随机噪声图片 将噪声图以不同强度（Denoising strength）叠加到训练图上来破坏训练图像 教会Noise predictor...经过训练后，我们有了一个能够估计添加到图像中的噪声的噪声预测器。如果我们使用别人的大模型，训练这个根本不需要我们考虑，这些都是封装在大模型中的。...架构 在文生图中，text prompt被转换成conditioning作为唯一条件进入Noise predictor用来生成图片，而图生图中，还有被转换成latent image的图片作为唯二条件，与...，如何将输入的图片变成depth map的，下一篇文章会写。
针对不同场景同时覆盖语言、图像和视频，设计了3D Transformer编码器-解码器框架，不仅可以将视频作为3D数据处理，还可以分别将文本和图像作为1D和2D数据进行适配。...最近，随着VQ-VAE作为离散视觉标记化方法的出现，高效和大规模的预训练可以应用于图像的视觉合成任务（例如DALL-E和CogView) 和视频（例如GODIVA）。...Video 四、新框架 NÜWA模型的整体架构包含一个支持多种条件的 adaptive 编码器和一个预训练的解码器，能够同时使图像和视频的信息。...对于图像补全、视频预测、图像处理和视频处理任务，将输入的部分图像或视频直接送入解码器即可。...然后，条件C被输入到具有L 3DNA层堆栈的编码器中，以对自注意力交互进行建模，第l层在等式中表示： 同样，解码器也是一堆L 3DNA层。
扩散模型Diffusion model：以文本为条件,在「潜在空间」中生成新的图像。（即输入文本引导了在潜在空间中图像的生成）。...经过训练，我们有一个能够估计添加到图像中的噪声的噪声预测器Noise Predictor。...在这种情况下，它的输入是文本嵌入向量，但它也可以是其他东西，比如类别标签、图像和深度图。变换器不仅进一步处理数据，还提供了一种包含不同条件模态的机制。...在潜伏空间产生一个随机张量 第二步：噪声预测器Noise Predictor 也就是 U-Net 接收潜在噪声图像和文本提示作为输入，并预测出潜在空间中的噪声（一个4x64x64的张量）。...第三步：噪声预测器Noise Predictor 也就是 U-Net以潜在的噪声图像和文本提示作为输入，并预测潜在空间中的噪声（一个4x64x64的张量）。 第四步：从潜在图像中减去潜在噪声。
Noise artifacts 给定输入图像(a)和mask(b)以及引导文本“金色卷发”，与新提出的方法(d)相比，混合扩散会产生明显的像素级噪声伪影(c)。...新方法在第一章节进行了总结，有关算法的说明，请阅读原论文。LDM在变分自动编码器VAE = ((), ())学习的潜在空间中执行文本引导的去噪扩散。...将我们希望修改的部分作为前景(fg)，将剩余部分作为背景(bg)，遵循混合扩散的思想，并在此潜在空间中重复混合这两个部分，随着扩散的进行。使用VAE编码器init ∼ ()将输入图像编码到潜在空间中。...潜在空间仍然具有空间维度（由于VAE的卷积性质），但是宽度和高度比输入图像的小（8倍）。 因此，将输入掩码下采样到这些空间维度，以获得潜在空间掩码latent，它将用于执行混合。...：工业检测，基于差异和共性的半监督方法用于图像表面缺陷检测 CLCNet：用分类置信网络重新思考集成建模（附源代码下载） YOLOS：通过目标检测重新思考Transformer（附源代码） 工业检测
用VAE生成数据的一个问题是，我们对生成的数据类型没有任何控制。例如，如果我们用MNIST数据集训练VAE，并尝试通过向解码器输入Z ~ N(0,1)来生成图像，它也会产生不同的随机数字。...如果我们训练好，图像会很好，但我们将无法控制它会产生什么数字。例如，你不能告诉VAE生成一个数字“2”的图像。 为此，我们需要对VAE的体系结构进行一些修改。...假设给定一个输入Y(图像的标签)，我们希望生成模型生成输出X(图像)。所以,VAE的过程将被修改为以下:鉴于观察y, z是来自先验分布Pθ(z | y)和输出分布Pθ产生的x (x | y,z)。...解码器部分试图隐藏表示学习Pθ(x | z, y)解码隐藏表示输入空间条件的y。图形化模型可以表示为如下图所示。 ? 条件VAE (Conditional VAE)的神经网络结构可以表示为如下图。...Y是图像的标签，它可以用一个离散向量表示。
7.3.1 什么是自回归模型：pixelRNN于pixelCNN 7.3.2 什么是VAE 7.4 GAN的改进和优化 7.4.1 如何生成指定类型的图像——条件GAN 7.4.2 CNN与GAN——...7.4 GAN的改进和优化 7.4.1 如何生成指定类型的图像——条件GAN 条件生成对抗网络（CGAN，Conditional Generative Adversarial Networks）作为一个...我们先看一下CGAN的网络结构： 从结构图中可以看到，对于生成器Generator，其输入不仅仅是随机噪声的采样 ，还有欲生成图像的标签信息。...比如对mnist数据生成，就是一个one-hot向量，某一维度为1则表示生成某个数字的图片。同样地，判别器的输入也包括样本的标签。这样就使得判别器核生成器可以学习到样本和标签之间的联系。...Loss如下： Loss设计和原始GAN基本一致，只不过生成器、判别器的输入数据是一个条件分布。在具体编程实现时只需要对随机噪声采样 和输入条件 做一个级联即可。
在 DiT 中的作用：DiT 借鉴了 ViT 的思想，将图像切分成多个大小为 p × p 的补丁，然后将其转换为长度为 T 的序列作为 Transformer 的输入。...VAE 解码器：VAE 解码器将潜在空间中的低维表示映射回原始数据空间，从而生成重构的图像。 在 DiT 中的作用：DiT 使用 VAE 解码器将低维表示映射回图像空间，以生成最终的高质量图像。...Patchify 是一种将图像切分成多个大小为 p × p 的补丁，并将其转换为长度为 T 的序列作为 Transformer 的输入的方法。...除了噪声图像输入，扩散模型有时还会处理附加的条件信息，如噪声时间步长 t、类标签 c、自然语言等。 DiT block 包含自注意力层、层规范层和前馈网络层。...Cross-attention block：将两个嵌入拼接成一个长度为 2 的序列，然后在 Transformer 块中插入一个交叉注意力层。条件嵌入作为交叉注意力层的键和值。
将有监督学习与GAN结合，目标在于期望根据网络输入的标签生成对应的输出。...针对带标签数据的生成问题，一些研究者基于GAN的结构提出了条件式生成对抗网络的变体，其中典型的变体有 CGAN 和LAPGAN。...如图1所示，条件式生成对抗网络(CGAN)，在原始GAN的判别器和生成器的输入部分x与z，都加上一个额外的辅助信息y，一般是类别标签c。...即生成器同时输入随机噪声z和类别标签c，判别器则将生成样本、真实样本与类别标签作为输入，以此学习标签和图片之间的关联性。 ? ?...如图4所示，InfoGAN将输入噪声分解为隐变量 z 和条件变量 c，期望在两个维度上都生成可解释型特征。
另一个图像合成任务是类条件图像生成，该任务训练模型以从输入类标签生成样本图像。生成的样本图像可用于提高下游模型的图像分类、分割等性能。...SR3：图像超分辨率 SR3 是一种超分辨率扩散模型，它以低分辨率图像作为输入，并从纯噪声中构建相应的高分辨率图像。...该模型在图像损坏过程中进行训练，其中噪声逐渐添加到高分辨率图像中，直到只剩下纯噪声为止。然后它学习逆转这个过程，从纯噪声开始，并通过输入低分辨率图像的引导逐步去除噪声以达到目标分布。...条件增强是指对级联 pipeline 中每个超分辨率模型的低分辨率输入图像进行数据增强。...结果发现如果没有条件增强，级联 pipeline 获得的样本质量低于非级联基线 64×64 模型，以 FID 得分为例，得分从 2.35 增加到 6.02。
比如在图像翻译，图像修复，超分辨当中，生成器会加入目标图像作为监督信息。EBGAN 则把 GAN 的判别器作为一个能量函数，在判别器中加入重构误差。CGAN 则使用类别标签信息作为监督信息。...隐空间分解 GAN 的输入隐变量 z 是非结构化的，我们不知道隐变量中的每一位数分别控制着什么属性。因此有学者提出，将隐变量分解为一个条件变量 c 和标准输入隐变量 z 。...CGAN 将随机噪声 z 和类别标签 c 作为生成器的输入，判别器则将生成的样本/真实样本与类别标签作为输入。以此学习标签和图片之间的关联性。...ACGAN 将随机噪声 z 和类别标签 c 作为生成器的输入，判别器则将生成的样本/真实样本输入，且回归出图片的类别标签。以此学习标签和图片之间的关联性。...InfoGAN 对把输入噪声分解为隐变量 z 和条件变量 c （训练时，条件变量 c 从均匀分布采样而来），二者被一起送入生成器。
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