【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第303期】Wed, 6 Mar 2024
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览Wed, 6 Mar 2024Totally 85 papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computer Vision PapersFAR: Flexible, Accurate and Robust 6DoF Relative Cam
Diffusion Models视频生成-博客汇总
Diffusion Models 视频生成 博客汇总
为什么说 2023 年是 AI 视频生成的突破年？2024 年的 AI 视频生成有哪些值得期待的地方？
2023年是AI 视频生成的突破年，AI视频已经达到GPT-2级别了。去年我们取得了长足的进步，但距离普通消费者每天使用这些产品还有很长的路要走。视频的“ChatGPT时刻”何时到来？
使用PyTorch实现去噪扩散模型
在本文中，我们将深入研究DDPM的复杂性，涵盖其训练过程，包括正向和逆向过程，并探索如何执行采样。在整个探索过程中，我们将使用PyTorch从头开始构建DDPM，并完成其完整的训练。
[linux-sd-webui]api化之训练lora
accelerate==0.15.0 应该只能在虚拟环境中，在train.sh中把accelerate launch --num_cpu_threads_per_process=8换成python。lora训练是需要成对的文本图像对的，需要准备相应的训练数据。scikit-image==0.14 版
【CV】Latent diffusion model 扩散模型体验
稳定扩散模型则基于传统的数学模型，具有较好的稳定性和可解释性。不需要大量的训练数据和计算资源，可以从少量的数据中学习并进行预测。稳定扩散模型还可以通过调整模型参数来控制模型的灵敏度和鲁棒性，以适应不同的数据分布和噪声情况。稳定扩散模型在计算机视觉领域具有一定的优势，可以用于物体和目标识别、跟踪和预测
扩散模型训练太难？来看看Meta AI最新提出的KNN-Diffusion
我们总会发现，我们迸发出的每一个想法都是从脑海中相似的印象中复制的
Diffusion Models从入门到放弃：必读的10篇经典论文
diffusion models是现在人工智能领域最火的方向之一，并引爆了AIGC方向，一大批创业公司随之诞生。笔者2021年6月开始研究diffusion，见证了扩散模型从无人问津到炙手可热的过程，这些篇经典论文我的专栏里都详细介绍过原理、复现过代码。这篇博客以时间发展顺序，串讲一下从入门到精(放
DDIM原理及代码(Denoising diffusion implicit models)
之前学习了 DDPM和 IDDPM， 这次又来学习另一种重要的扩散模型。它的采样速度比DDPM快很多(respacing)，扩散过程不依赖马尔科夫链。
生成模型的2022年——人工智能AIGC顶级论文回顾
2022年是生成模型奇幻发展的一年，Stable Diffusion🎨创造了超现实主义的艺术， ChatGPT 💬回答了生命意义的问题，Make a Video从文本生成了栩栩如生的马儿，DreamFusion生成了不可思议的三维模型，多个AI领域得以迅速发展，绘画、音乐、新闻创作、主播等诸多行
使用Stable-Diffusion生成视频的完整教程
本文是关于如何使用cuda和Stable-Diffusion生成视频的完整指南，将使用cuda来加速视频生成，并且可以使用Kaggle的TESLA GPU来免费执行我们的模型。
基于扩散模型的图像压缩：创建基于Stable Diffusion的有损压缩编解码器
Stable Diffusion是最近在图像生成领域大火的模型，在对他研究的时候我发现它可以作为非常强大的有损图像压缩编解码器。
在自己电脑运行Stable Diffusion和完整项目下载
本文中将介绍如何下载Stable Diffusion代码和预训练模型，并且将其整合成一个能够在本地电脑运行的项目，最后也会提供完整项目的下载。
扩散模型的极简介绍
扩散模型是什么，如何工作以及他如何解决实际的问题
