high-resolution image synthesis | BriefGPT

关键词high-resolution image synthesis

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CVPR优化时间步长加速扩散采样
通过设计一个优化问题，并使用约束信任区域方法，我们提出了一种针对特定数值 ODE 解算器的扩散概率模型 (DPMs) 寻找更合适的时间步长的通用框架，该框架能显著改善图像生成性能。
PDF4 months ago
增强潜在扩散与流匹配
通过将流匹配引入扩散模型和卷积解码器之间，结合扩散模型的多样性、流匹配的高效性和卷积解码器的有效性，我们实现了最先进的高分辨率图像合成。
PDF7 months ago
莫特里卡扩散模型
引入了 Matryoshka Diffusion Models（MDM），这是一种用于高分辨率图像和视频合成的端到端框架。通过在多个分辨率上联合去噪输入，使用嵌套 UNet 架构和从低到高分辨率的渐进式训练安排，实现了高分辨率生成的显著优化
PDF8 months ago
PixArt-$α$: 快速训练扩散变换器实现逼真的文本到图像合成
PIXART-$\alpha$, a Transformer-based T2I diffusion model, achieves high-quality image synthesis at low training cost, su
PDF9 months ago
文本与图像生成模型实现无监督组合概念发现
本文介绍了一种基于无监督学习的方法，探讨反向问题 —— 如何从图像集合中发现代表每个图像的生成概念，进一步利用这些生成概念生成新的艺术和混合图像，并将其用作下游分类任务的一种表示。
PDFa year ago
CVPRStyleSwin：基于 Transformer 的 GAN 用于高分辨率图像生成
本文研究探索类似于 pure transformers 的 GAN 架构来进行高分辨率图像合成，并提出了基于 Swin transformer 和本地化的 Local Attention 的 StyleSwin 生成器。在高分辨率合成过程中
PDF3 years ago
ICLR基于得分的生成建模方法及临界阻尼 Langevin 漫步
通过引入一种新的，临界阻尼 Langevin 扩散，该文提出一种基于分数的生成模型框架，它可以更轻松地学习条件分布的速度得分函数，这比直接学习数据分数函数要容易得多，并用于高分辨率图像合成任务。
PDF3 years ago
AAAI自监督的草图到图像合成
通过自监督学习，提出了一个基于示例的草图到图像的生成模型，其中包括了使用无需配对的数据生成草图的方法，以及使用自编码器和对抗网络分别实现内容一致性和风格一致性，并在高分辨率图像生成上取得了最新的表现。
PDF4 years ago