生成方向论文速览-Toy模板网

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High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

主要思想：基于像素空间的扩散模型训练需要消耗巨量资源。作者认为模型在训练的时候会经过两个阶段，前一阶段是语义的压缩和理解，是模型比较重要的，而后一阶段是感知理解和压缩，是人无法感受到的。通过提前训练一个encoder和decoder将图片转化为具有语义信息的潜空间特征，并在特征空间中进行扩散是这篇论文的主要思路。

模型大致如下：通过训练一个\(\mathcal{E}\)和\(\mathcal{D}\)进行正逆映射。通过交叉注意力来引入其他的监督信号。

\[\begin{aligned} &L_{DM}=\mathbb{E}_{x,\epsilon\sim\mathcal{N}(0,1),t}\left[\|\epsilon-\epsilon_\theta(x_t,t)\|_2^2\right],&\quad(1)\\ &L_{LDM}:=\mathbb{E}_{\mathcal{E}(x),\epsilon\sim\mathcal{N}(0,1),t}\left[\|\epsilon-\epsilon_\theta(z_t,t)\|_2^2\right].&\quad(2)\\ &L_{LDM}:=\mathbb{E}_{\mathcal{E}(x),y,\epsilon\sim\mathcal{N}(0,1),t}\left[\|\epsilon-\epsilon_\theta(z_t,t,\tau_\theta(y))\|_2^2\right],&\mathrm{~(3)} \end{aligned} \]

结果：

图像到潜变量的缩放因子在4-16比较好，少了无效果，多了会损失信息无法扩散。

在text2img，inpainting、super-resolution都取得了良好效果。

Stable Video Diffusion: Scaling Latent Video Diffusion Models to Large Datasets

主要贡献：设计了一套数据清洗策略来清洗大规模的低质量的数据，用于训练T2V的SOTA模型，并证明了此模型具有足够强的关于动作和3D的先验知识可以用于视频相关的下游任务。

目前主要的T2V的模型都是基于T2I模型进行一些额外的修改（添加序列信息，添加condition等），因此大部分T2V模型的训练会经过以下的流程：image_pretrain ---> video_pretrain ---> video_finetune。模型会现在图片上进行训练，之后是大规模低质量数据，最后实在高质量的数据集上优化。

Data curation workflow

cut detection pipeline \(\rightarrow\) 3 caption method \(\rightarrow\) -> dense optical flow(remove static or text img) \(\rightarrow\) alcu-
late aesthetics scores and text-image similarities.

3 training stage

这几个数据集主要揭示了使用经过处理之后的vedio数据集进行预训练，即使经过了后续的finetune，最终的模型性能仍然更加优秀。上述图片是实验结果。

VideoFactory: Swap Attention in Spatiotemporal Diffusions for Text-to-Video Generation

主要贡献：1. 提出了一个交换空间的交叉注意力方式。2. 收集了130M的高质量、无水印的数据集。

swap Spatiotemporal Cross Attention

主要是对于连续的UNet Blk，分别使用空间特征和时序特征作为Q来进行交叉注意力。

HD-VG-130M

没有详细介绍数据集的收集和清洗过程，使用的是PySceneDetect作为分析工具。

InternVideo: General Video Foundation Models via Generative and Discriminative Learning

Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models

为Stable diffusion加入condition，实现自定义控制
Stable diffusion 的网络架构不变，Encoder 被复制一份（要求完全复制权重），用于做condition的编码，采用了zero convolution 进行权重初始化（保证没有噪音在初始化时候影响模型），保证在网络训练的初期等价于原始stable diffusion.

生成方向论文速览

将ControlNet用在了SD的Encoder上：

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Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models

提出了一些改善DDPM的方法：

\(\Sigma_\theta(x_t,t)=\exp(v\log\beta_t+(1-v)\log\tilde{\beta}_t)\)

在之前论文发现使用固定的\(\beta_t ，\tilde{\beta}_t\)在最终效果是类似的，采用上述的插值来确定\(\Sigma，v\)是一个学习的变量

\(L_{\mathrm{hybrid}}=L_{\mathrm{simple}}+\lambda L_{\mathrm{vlb}}\)

修改了loss函数，使得\(\Sigma\)也能够学习，同时\(\mathrm{L}{vlb}\)只被用于优化\(\Sigma(x_t,t)\)，优化\(\mu_{\theta}\)的梯度被关闭。

\(\bar{\alpha}_t=\frac{f(t)}{f(0)},\quad f(t)=\cos\left(\frac{t/T+s}{1+s}\cdot\frac\pi2\right)^2\)

修改了\(\alpha_t\)的变化方式，之前都是从0.9-0.999线性增长的，论文通过一种更加平稳的增长方式（加上了<0.999的限制）

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通过一系列实验证明了上述方式在生成质量和速度（通过增加stride方式）的优势。

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Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold

一个可以设置多个点移动来对图像空间语意（pose、segmentation...）进行修改的GAN模型

主要分为motion supervision和point tracking两个部分，并且论文认为判别器的中间层特征足够丰富,因此不用使用其他方法就可以用来进行motion 、tracking的工作

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在生成最终图片之前交替进行motion supervision 和point tracking工作，生成新的image mid-featuremap latentcode,并且在mid feature map上使用最近邻搜索来确定新的point位置。

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损失函数：

\[\mathcal{L}=\sum_{i=0}^n\sum_{\boldsymbol{q}_i\in\Omega_1(\boldsymbol{p}_i,r_1)}\|\mathrm{F}(\boldsymbol{q}_i)-\mathrm{F}(\boldsymbol{q}_i+\boldsymbol{d}_i)\|_1+\lambda\|(\mathbf{F}-\mathbf{F}_0)\cdot(1-\mathbf{M})\|_1 \]

上述loss函数是的在\(q_i\)的点向目标点\(t\)移动，移动的距离为\(d_{i}=\frac{t_{i}-p_{i}}{\|t_{i}-p_{i}\|_{2}}\),就是要求\(q_i\)的点向更靠近\(t\)的\(q_i+d_i\)点的特征靠近。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-819499.html

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