Our 1.45B latent diffusion LAION model was integrated into Huggingface Spaces 🤗 using Gradio. Try out the Web Demo: A 1.45B model trained on the LAION-400M database. A class-conditional model on ImageNet, achieving a FID of 3.6 when using classifier-free guidance Available via a colab notebook .

Long Distance Interface, Compatible with all Door and Gate Operators, 24VAC ONLY, 20 Mile Range, L=3″”, W=1-1/2″”, H=1″”

LDM是前端时间爆火的图像生成算法 Stable Diffusion 以及最新备受关注的视频生成模型 Sora 最核心的理论基础之一。 在 DDPM [2] 的这篇文章中，我们介绍到DDPM是一个基于马尔可夫链的算法，它通过对一个随机噪声进行逐步去噪来实现了图像生成任务。 DDPM等算法是直接在图像像素空间中进行操作，并且因为DDPM的链式特性，这造成了它的训练和推理都是非常消耗资源的。 为了提升扩散模型的生成效率，LDM提出了将扩散空间从图像空间转移到潜空间（Latent …

Long Distance Interface, Compatible with all Door and Gate Operators, 24VAC ONLY, 20 Mile Range, L=3"", W=1-1/2"", H=1""

2024年5月21日 · 针对不同的压缩率 f，作者也进行了一系列实验，对应的模型为 ldm-{f}，总共有 ldm-1，ldm-2，ldm-4，ldm-8，ldm-16，ldm-32。 需要说明的是，LDM-1 相当于没有压缩，也就是直接作用于像素空间，LDM-32 相当于 32 倍压缩，512x512 分辨率图像对应的 latent code 只有 …

2024年5月20日 · 潜在扩散模型Latent Diffusion Model原理与代码实例讲解 1.背景介绍 潜在扩散模型（Latent Diffusion Model, LDM）是近年来在生成模型领域中崭露头角的一种新型方法。它结合了扩散过程和潜在变量模型的优点，能够

2022年11月16日 · Our latent diffusion models (LDMs) achieve a new state of the art for image inpainting and highly competitive performance on various tasks, including unconditional image generation, semantic scene synthesis, and super-resolution, while significantly reducing computational requirements compared to pixel-based DMs. 图1：通过较少的激进下采样提高可实现质量的上限。

2025年3月22日 · 2021年5月， OpenAI 发表了《扩散模型超越GANs》的文章，标志着扩散模型（Diffusion Models，DM）在图像生成领域开始超越传统的GAN模型，进一步推动了DM的应用。 然而，早期的DM直接作用于像素空间，这意味着要优化一个强大的DM通常需要数百个GPU天，而推理成本也很高，因为需要多次迭代。 为了在有效的计算资源上训练DM，并保持其质量和灵活性，作者提出将DM应用于强大的预训练自动编码器的潜空间（Latent Space），这也是为什么 …

2024年2月17日 · 为了实验文本到图像的图像建模，本节在LAION-400M上训练了一个1.45B参数的KL正则化LDM，该LDM以语言prompt为条件，并使用BERT-tokenizer及transformer实现的 τ θ τ_θ τ θ 来计算通过多头交叉注意映射到UNet的隐编码。这种同时学习语言表征和视觉生成的组合产生 …

具体来说，比较了 LDM-1 和 LDM-4 的图像修复结果，比较了 KL 和 VQ 正则化，和没有任何attention的 VQ-LDM-4，其中后者（指的 LDM-4）降低了GPU现存。 为了对比，保持所有模型有相同的参数量。