“Встречу” придумали авторы из MIT, их идея была в том, чтобы попробовать объединить лучшее из двух, пока что редко пересекающихся, вселенных — диффузионных моделей с Full-Sequence Diffusion и нейросетей с Teacher Forcing. На пересечении этих названий и получилось Diffusion Forcing.
Рубрика «диффузионные модели»
Встретились как-то диффузионная модель и LLM — получилось Diffusion Forcing. Как оно устроено и зачем нужно?
2025-03-07 в 12:07, admin, рубрики: диффузионные моделиGAN и диффузионные модели: как научить нейросеть рисовать
2025-01-05 в 11:16, admin, рубрики: AI-арт, GAN, pytorch, stable diffusion, генеративные сети, датасеты, диффузионные модели, искусственный интеллект, машинное обучение, синтетические данные
Привет! Сегодня хочу поговорить о двух очень горячих темах в области искусственного интеллекта — генеративно‑состязательные сети (GAN) и диффузионные модели (типа Stable Diffusion). Я сама как‑то подсела на все эти AI‑картинки и поняла, что нужно срочно поделиться тем что накопала. Поехали!:‑)
GAN: Генератор vs. Дискриминатор
Читать полностью »
Путеводитель для диффузионок. Как заставить нейросети качественно редактировать изображения
2024-09-06 в 8:17, admin, рубрики: генеративные модели, диффузионные модели, искусственный интеллект, редактирование фотографийПривет! Меня зовут Вадим, я — младший научный сотрудник группы Controllable Generative AI лаборатории FusionBrain в AIRI. Последние несколько лет я занимаюсь исследованием генеративных моделей в контексте задачи редактирования фотографий. Мы с командой накопили большую экспертизу в этом и хотели бы поделиться ей.
Совсем недавно мы выложили препринт статьи, которую мы представим на ECCV этой осенью (сама статья, её код, demoЧитать полностью »
Ускорили диффузионку в несколько раз? – о новой модели ImagineFlash от Meta
2024-08-23 в 16:05, admin, рубрики: SLR, дистилляция, диффузионные модели, математика, научные публикации, перевод статей, Питон, технология ускорения, Ускорение нейросети, шумВажно, что в переводе статьи мы опустили некоторые математические подробности. Мы обобщили математические выражения текстом. Курсивом выделены комментарии, чтобы новичкам было проще читать, а выделенный уровень подготовки оправдывал себя и под статьей не пришлось ставить графу “сложно”.
Чтобы статья не вышла слишком большой, приводится ее основная часть с методом. Мы приводим краткий вариант перевода ресерча от Meta.
Внутри оригинала можно ознакомиться с результатами работы. И конкретными метриками в таблицах.
Вся статья сохраняет письмо от первого лица.
Резюме статьи: