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论文链接 代码链接 背景：Stable Diffusion在合成高分辨率图片方面表现出色，但是仍然需要提高 本文提出了SD XL，使用了更大的UNet网络，以及增加了一个Refinement Model，以进一步提高图片质量。 用户偏好调查比较 可以看到，在不增加Refiner模型的情况下，SD XL的效果已经比SD 1.
如何通俗理解扩散模型？ - 知乎 泻药。实验室最近人人都在做扩散，从连续到离散，从CV到NLP，基本上都被diffusion洗了一遍。但是观察发现，里面的数学基础并不是模型应用的必须。其实大部分的研究者都不需要理解扩散模型的数学本质，更需要的是对… https://zhuanlan.zhihu.
github地址 diffusion model明显的缺点是耗费大量的时间、计算资源，为此，论文将其应用于强大的预训练自编码器的潜在空间 ，这是首次允许在复杂性降低和细节保存之间达到一个近乎最佳的点，极大地提高了视觉保真度。通过在模型架构中引入交叉注意层，将扩散模型转化为
前言：CVPR2022oral 用transformer应用到low-level任务 low-level task 如deblurringdenoisingdehazing等任务多是基于CNN做的，这样的局限性有二： 第一是卷积操作的感受野受限，很难建立起全局依赖， 第二就是卷积操作的卷积核初始化是固定的，而attention的设计可以通过像素之间的关系自适
论文地址：https://doi.org/10.1101/2022.11.18.517004 项目地址：https://sites.google.com/view/stablediffusion-with-brain/ 从人类大脑活动中重建视觉体验，为理解大脑如何代表世界，以及解释计算机视觉模型和我们的视觉系统之间的联系提供了独特的方法。虽然深度生成模型最近被用于这一任务，
摘要：DreamFusion 最近展示了使用预训练的文本到图像扩散模型来优化神经辐射场 (NeRF) 的实用性，实现了显着的文本到 3D 合成结果。然而，该方法有两个固有的局限性：（a）NeRF 的优化极慢和（b）NeRF 上的低分辨率图像空间监督，导致处理时间长的低质量 3D 模型。在本文中，
原文标题：Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis 主页： Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis 代码： https://github.com/CompVis/taming-transformers transformer比CNN缺少了归纳偏置和局部性，但是更具表现力，但对于长序列（高分辨率图像），在计算上是不可性的。作者就是解决
主页：https://research.nvidia.com/labs/dir/magic3d/ DreamFusion 实现了文本指导2D扩散模型生成3D场景，但是其有以下两个缺点： 对NeRF的优化极其缓慢; 对NeRF的图像空间监督分辨率低，导致3D模型质量低，处理时间长 论文为此提出两阶段优化框架 使用低分辨率扩散先验和稀疏三维哈希网
提出用于高分辨率图像修复的aggregated contextual transformations(AOT)，它允许捕获信息丰富的远程上下文和丰富的感兴趣模式，以进行上下文推理。 设计了一个新的掩模预测任务来训练用于图像修复的判别器，使判别器可以区分真实patch和合成patch，从而有助于生成器合成细粒度纹
![[CVPR-23-Highlight] Magic3D: High-Resolution Text-to-3D Content Creation](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/642215-1.png)
目录 Abstract Background: DreamFusion High-Resolution 3D Generation Coarse-to-fine Diffusion Priors Scene Models Coarse-to-fine Optimization NeRF optimization Mesh optimization Experiments Controllable 3D Generation Personalized text-to-3D Prompt-based editing through fine-tuning DreamFusion是目前基于文本的3D生成任务的主流方法，但它有两
