High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels论文链接代码链接What’stheproblemaddressedinthepaper?(这篇文章究竟讲了什么问题？比方说一个算法，它的input和output是什么？问题的条件是什么)这篇文章提出了一种合成高分辨率图片的潜在空间扩散模型（LDM），解决了在像素空间中优化DiffusionModels时面临的高计算开销问题。下图是LDM的结构流程图，从左到右的三个模块分别是：感知图片压缩（PerceptualImageCompression），潜在扩散模型（LatentDiffusion

文章目录前言motivationConditioningMechanisms实验结果如何训练autoencoderLDM性能与autoencoder深度的联系LDM带来的图像生成速率提升LDM在图像生成任务上与sota方法比较前言对比GAN，diffusionmodel的训练更为容易，但是其测试时往往需要进行多次前向传播，推断速度十分缓慢。从噪声到图像，DDPM通常需要重复迭代采样1000次，目前比较有代表性的加速采样方式有1、DDIM：从采样公式推导出发，将迭代次数下降到10~50次2、stablediffusion：通过减少diffusionmodel的计算量，进一步提升了推断速度，目前s

High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels论文阅读Abstract&IntroductionDiffusionmodel相比GAN可以取得更好的图片生成效果，然而该模型是一种自回归模型，需要反复迭代计算，因此训练和推理代价都很高。论文提出一种在潜在表示空间（latentspace）上进行diffusion过程的方法，从而能够大大减少计算复杂度，同时也能达到十分不错的图片生成效果。图像符号：在RGB空间：编码器encoder：，将x压缩成低维表示解码器decoder:D，将低维表示z还原成原始图像空间。用于生成控制的条件去噪自编码

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

gihub代码论文-Arxiv-High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels参考视频：【渣渣讲课】试图做一个正常讲解Latent/StableDiffusion的成年人中文翻译论文(这篇翻译得很好)文章目录简要概述生成模型优缺点分析Text2Image的历史LatentDiffusionModel结构两阶段图像合成组件Autoencoder——感知性图像压缩隐扩散模型条件机制实现细节图像引导机制条件性LDM的τθ\tau_\thetaτθ​的实现自动编码器模型的细节论文之外简要概述生成模型我们来看一些主要的生成模型：第一个GAN生

引言Diffusion model大获成功，但是它的短板也很明显，需要大量的计算资源，并且推理速度比较慢。如何才能提升Diffusion model的计算效率。业界有各种各样的改进，无疑Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，LDMs）是比较成功的一篇，那就来学习一下LDMS是怎么做的吧论文贡献1，与基于变换的方法相比，论文的方法在处理更高维度数据，可以高效地应用于高分辨率图像的合成，具体措施如下）使用潜在空间进行训练：作者在隐空间而不是像素空间上训练扩散模型。这使得模型可以在更高分辨率的图像上实现高效的图像合成，同时降低计算复杂性。）训练自动编码器：首先，作者训练了一个

本文大量参考英文文献UnderstandingLatentSpaceinMachineLearning，并给出一些个人浅显的理解。本意在记录，其次在分享。1.什么是潜在编码？事实上，接触过深度学习或机器学习，应该就算是接触过潜在编码。潜在编码我的理解就是一种降维或者说是压缩，旨在用更少的信息去表达数据的本质。上图是一个简单的encoder-decoder架构，如果把整个网络看成一个花瓶，最细的地方则称之为瓶颈。我们知道，压缩一般都是有损的，这里也不例外，但如果损失的是噪声或者是无用信息是我们最喜欢的了（这样就可以达到信息压缩的目的）通过encoder压缩之后，更重要的是恢复，我们理应认为，能恢

DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：关于如何使用stablediffusion的文章已经够多了，但是由浅入深探索stablediffusionmodels背后原理，如何在自己的科研中运用stablediffusion预训练模型的博客少之又少。本系列计划写5篇文章，和读者一起遨游diffusionmodels的世界！本文主要介绍带大家一步步搭建自己的stablediffusionmodels。目录背景设置仔细研究文本到嵌入pipeline

文章目录概述相关工作3D形状合成使用2D监督的text-to-3D任务方法前置知识LDMScoreDistillationLatentNeRF文本引导RGBrefinementSketch-ShapeGuidance对于显式形状的Latent-Paint实验实验细节文本引导的生成RGBRefinementTextual-InversionSketch-ShapeGuidanceLatent-Paint生成Limitations参考文献写在最后概述论文链接：https://arxiv.org/pdf/2211.07600.pdf这篇文章做的task可以简单分为三个：直接用文本生成3D；用一个所谓