large-scale diffusion models | BriefGPT

关键词large-scale diffusion models

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DiTTo-TTS：高效可扩展的零样本文本到语音系统基于扩散 Transformer
利用大规模扩散模型做无领域特定建模的语音合成，通过跨注意机制和对语音表示总长度的预测来解决文本 - 语音对齐的问题，在语音的潜在空间中结合语义引导进行提升。该模型在 82K 小时的训练数据和 790M 参数的模型规模上进行了训练，实验证明它
PDF19 days ago
文本到图像矫正流作为即插即用的先验
大规模扩散模型在生成任务中取得了显著的性能。矫正流是一种新的生成模型类别，在各个领域展现出了优越的性能。通过理论和实验证据，我们展示了基于矫正流的方法与扩散模型具有相似的功能，可以作为有效的先验。此外，基于矫正流的先验方法在图像反转方面表现
PDFa month ago
扩散模型中的可分离多概念擦除
我们提出了一种可分离的多概念擦除（SepME）方法，包括概念无关表示的生成和权重解耦，用于解决大规模扩散模型中的版权问题和概念恢复问题。通过其他已知不良概念计算的解决方案的线性组合，我们的方法在去除概念、保留模型性能以及灵活擦除或恢复各种概
PDF5 months ago
适应性师生协同：基于文本条件扩散模型的学生优于预期
学生样本在质量上优于教师样本，提出了一种基于知识蒸馏的自适应协作方法，以在文本到图像合成中实现更好的效果。
PDF7 months ago
大规模扩散先验下的概念中心个性化
通过将广阔规模扩散模型与概念中心的个性化相结合，提出了一种新的任务 —— 定制大规模扩散先验。采用通用无分类器引导（GCFG）的方法实现了条件引导的分离，从而解决了指导预测灾难性遗忘的问题，并开发了面向此任务的引导解耦个性化框架。文中还提出
PDF7 months ago
样式注入在扩散中：适应大规模扩散模型进行风格转换的无训练方法
基于预训练大规模扩散模型的一种新的艺术风格转换方法，通过操作自注意力层的特征作为交叉注意力机制的方式，实现样式的传递和内容的保留，并解决原始内容的破坏和样式颜色不协调的问题，证明在传统和基于扩散的风格转换基准测试中超越了现有方法。
PDF7 months ago
ICCVDiffDis：将生成式扩散模型赋能跨模态辨别能力
在这篇论文中，我们提出了 DiffDis，通过扩展扩散过程，将跨模态生成和辨别预训练统一到一个框架中。DiffDis 通过融合噪声文本嵌入和来自不同尺度的潜在图像的知识，提出了一种新颖的双流网络架构，来解决图像 - 文本辨别任务。通过基于扩
PDFa year ago