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論文鏈接 代碼鏈接 背景：Stable Diffusion在合成高分辨率圖片方面表現(xiàn)出色，但是仍然需要提高 本文提出了SD XL，使用了更大的UNet網(wǎng)絡，以及增加了一個Refinement Model，以進一步提高圖片質量。 用戶偏好調(diào)查比較 可以看到，在不增加Refiner模型的情況下，SD XL的效果已經(jīng)比SD 1.
如何通俗理解擴散模型？ - 知乎 瀉藥。實驗室最近人人都在做擴散，從連續(xù)到離散，從CV到NLP，基本上都被diffusion洗了一遍。但是觀察發(fā)現(xiàn)，里面的數(shù)學基礎并不是模型應用的必須。其實大部分的研究者都不需要理解擴散模型的數(shù)學本質，更需要的是對… https://zhuanlan.zhihu.
github地址 diffusion model明顯的缺點是耗費大量的時間、計算資源，為此，論文將其應用于強大的預訓練自編碼器的潛在空間 ，這是首次允許在復雜性降低和細節(jié)保存之間達到一個近乎最佳的點，極大地提高了視覺保真度。通過在模型架構中引入交叉注意層，將擴散模型轉化為
前言：CVPR2022oral 用transformer應用到low-level任務 low-level task 如deblurringdenoisingdehazing等任務多是基于CNN做的，這樣的局限性有二： 第一是卷積操作的感受野受限，很難建立起全局依賴， 第二就是卷積操作的卷積核初始化是固定的，而attention的設計可以通過像素之間的關系自適
論文地址：https://doi.org/10.1101/2022.11.18.517004 項目地址：https://sites.google.com/view/stablediffusion-with-brain/ 從人類大腦活動中重建視覺體驗，為理解大腦如何代表世界，以及解釋計算機視覺模型和我們的視覺系統(tǒng)之間的聯(lián)系提供了獨特的方法。雖然深度生成模型最近被用于這一任務，
摘要：DreamFusion 最近展示了使用預訓練的文本到圖像擴散模型來優(yōu)化神經(jīng)輻射場 (NeRF) 的實用性，實現(xiàn)了顯著的文本到 3D 合成結果。然而，該方法有兩個固有的局限性：（a）NeRF 的優(yōu)化極慢和（b）NeRF 上的低分辨率圖像空間監(jiān)督，導致處理時間長的低質量 3D 模型。在本文中，
原文標題：Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis 主頁： Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis 代碼： https://github.com/CompVis/taming-transformers transformer比CNN缺少了歸納偏置和局部性，但是更具表現(xiàn)力，但對于長序列（高分辨率圖像），在計算上是不可性的。作者就是解決
主頁：https://research.nvidia.com/labs/dir/magic3d/ DreamFusion 實現(xiàn)了文本指導2D擴散模型生成3D場景，但是其有以下兩個缺點： 對NeRF的優(yōu)化極其緩慢; 對NeRF的圖像空間監(jiān)督分辨率低，導致3D模型質量低，處理時間長 論文為此提出兩階段優(yōu)化框架 使用低分辨率擴散先驗和稀疏三維哈希網(wǎng)
提出用于高分辨率圖像修復的aggregated contextual transformations(AOT)，它允許捕獲信息豐富的遠程上下文和豐富的感興趣模式，以進行上下文推理。 設計了一個新的掩模預測任務來訓練用于圖像修復的判別器，使判別器可以區(qū)分真實patch和合成patch，從而有助于生成器合成細粒度紋
![[CVPR-23-Highlight] Magic3D: High-Resolution Text-to-3D Content Creation](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/642215-1.png)
目錄 Abstract Background: DreamFusion High-Resolution 3D Generation Coarse-to-fine Diffusion Priors Scene Models Coarse-to-fine Optimization NeRF optimization Mesh optimization Experiments Controllable 3D Generation Personalized text-to-3D Prompt-based editing through fine-tuning DreamFusion是目前基于文本的3D生成任務的主流方法，但它有兩
