paper：DenoisingDiffusionProbabilisticModels（https://arxiv.org/abs/2006.11239）本文代码地址：pytorchcifar10：https://github.com/w86763777/pytorch-ddpm一、超参数设置【main.py】超参数设置使用absl包中flags进行管理，–num_res_blocks是Unet中每个level的resnet数量，–attn是attentionblock，向这些层中添加注意力，这个是后面我们加入condition的途径，非常重要。flags.DEFINE_multi_integ
1.最近发现自己光探索SDWebUI功能搞了快两个月，但是没有理论基础后面科研路有点难走，所以在师兄的建议下，开始看b站视频学习一下扩散模型，好的一看一个不吱声，一周过去了写个博客总结一下吧，理理思路。不保证下面的内容完全正确，只能说是一个菜鸟的思考和理解，有大佬有正确的理解非常欢迎评论告知，不要骂我不要骂我。2.这里推荐up主，deep_thoughts投稿视频-deep_thoughts视频分享-哔哩哔哩视频(bilibili.com)我觉得对于学习而言只有学到了和没学到的差别，以前可能更多的是直接阅读文献，但如果有这样好的学者录个视频带你精读论文是比你自己埋头苦读五百年好太多太多了，学习
英文名称:DenoisingDiffusionProbabilisticModels中文名称:去噪扩散概率模型论文地址:http://arxiv.org/abs/2006.11239代码地址1:https://github.com/hojonathanho/diffusion（论文对应代码tensorflow）代码地址2:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webuistable-diffusion-webui/modules/models/diffusion/ddpm_edit.py(推荐pytorch)时间:2020-12-1
DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：DDIM发表在ICRL2021上，是DDPM重要的改进之一，能显著提高DDPM的样本质量、减少采样时间，并且已经被广泛应用到现在的DiffusionModels上。这篇博客和大家一起详细解读一下DDIM，认识这一伟大的模型。目录DDPM的缺点：多次迭代耗时耗力超参数T的作用和限制
文章目录一、前言1.1DALL·E简介1.2DALL·E2简介1.3文生图模型进展二、引言2.1摘要2.2引言&模型结构三、算法铺垫3.1GANs3.2AE3.3DAE/MAE3.4变分自编码器VAE3.5VQ-VAE/VQ-VAE23.5.1为何要做QuantisedVector？3.5.2VQ-VAE算法3.5.3局限性3.5.4VQ-VAE2（图片生成效果超越BigGAN）3.6DALL·E3.7扩散模型（原始）3.8DDPM3.8.1主要贡献3.8.2总结：和VAE的区别3.8.3improvedDDPM3.9ADMNets:扩散模型比GANs强3.9.1主要改进3.9.2模型效果3.
DDPMDiffusion模型训练和采样过程细节汇总算法回顾框架理解DDPM训练过程采样过程Text-guiledDDPM训练过程采样过程Null-textguiledDDPM训练过程采样过程项目代码训练过程采样过程算法回顾DDPM的算法概述我们从Classifier-FreeDiffusionGuidance这篇文章开始。classifier-free引导的条件采样过程在《Null-textInversionforEditingRealI
前言传送门：stablediffusion：Git｜论文stable-diffusion-webui：GitGoogleColabNotebook部署stable-diffusion-webui：GitkaggleNotebook部署stable-diffusion-webui：GitAI绘画，输入一段文本就能生成相关的图像，stablediffusion便是其中一个重要分支。自己对其中的原理比较感兴趣，因此开启这个系列的文章来对stablediffusion的原理进行学习（主要是针对“文生图”[texttoimage]）。上述的stable-diffusion-webui是AUTOMATIC
🤗关注公众号funNLPer畅度阅读🤗代码1：stabeldiffusion代码库代码2：diffusers代码库论文：High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels模型权重：runwayml/stable-diffusion-v1-5文章目录1.DDPM的通俗理解1.1DDPM的目的1.2扩散过程1.3降噪过程1.4DDPM的训练1.5DDPM的sampling1.6D
0.楔子DiffusionModels(扩散模型)是在过去几年最受关注的生成模型。2020年后，几篇开创性论文就向世界展示了扩散模型的能力和强大:DiffusionModelsBeatGANsonImageSynthesis(NeurIPS2021Spotlight,OpenAI团队,该团队也是DALLE-2的作者)[1]VariousimagesgeneratedbyDALL-E2(OpenAI)[2].LatentDiffusionModels(LDM)(CVPR2022,现在在图文生成中广为使用的StableDiffusion和MidJourney就是基于LDM开发的!)基于LDM的St
