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图像生成之扩散模型:靠加入类别条件,效果直达SOTA

这个基于扩散模型的文本图像生成大模型参数规模更小,但生成的图像质量却更高。...于是,依旧是OpenAI出品,论文标题就直接号称“在图像生成上打败GAN”的ADM-G模型也重新进入了大众眼中: 光看Papers with Code上基于ImageNet数据集的图像生成模型榜单,从...64 x 64到512 x 512分辨率都由这一模型占据榜首: 对比曾号称史上最强图像生成器的BigGAN-deep也不落下风,甚至还能在LSUN和ImageNet 64 × 64的图像生成效果上达到...有网友对此感叹:前几年图像生成领域一直由GAN主导,现在看来,似乎要变成扩散模型了。 加入类别条件的扩散模型 我们先来看看扩散模型的定义。...而OpenAI的这个ADM-G模型,则是在此基础上向图像生成任务中加入了类别条件,形成了一种独特的消融扩散模型。

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Keras 在fit_generator训练方式中加入图像random_crop操作

使用Keras作前端写网络时,由于训练图像尺寸较大,需要做类似 tf.random_crop 图像裁剪操作。 为此研究了一番Keras下已封装的API。...我们默认图像数据。...旋转&反射变换(Rotation/reflection): 随机旋转图像一定角度; 改变图像内容的朝向; 翻转变换(flip): 沿着水平或者垂直方向翻转图像; 缩放变换(zoom): 按照一定的比例放大或者缩小图像...改变图像内容的位置; 尺度变换(scale): 对图像按照指定的尺度因子, 进行放大或缩小; 或者参照SIFT特征提取思想, 利用指定的尺度因子对图像滤波构造尺度空间....以上这篇Keras 在fit_generator训练方式中加入图像random_crop操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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linux用户与组的管理(命令加入、手动加入加入组、用户之间的切换)

二、用户的加入步骤: 第一种方法、用useradd命令 useradd name(lisi) 假设运行下面的命令: #useradd lisi 造成的影响是: /etc...当用useradd加入用户时在etc/group下会默认加入一行这一行是该用户所代表的组, 默认组中是没有成员的例如以下所看到的: lisi:x:500: 有成员的 lisi:x:503:zhy1,zhy...useradd加入的差别 用useradd加入的用户由于是系统自己加入的 通过已经定义好的脚本文件将skel里的脚本分给每个 在/home/下新加入的用户,这里当读到/etc/login.defs这个文件时...这里设定的umask是077,所以最后创建完的文件夹的权限就是700 相反手动加入的用户,在home下加入 与上面同名的用户文件夹 #mkdir /home/zhy2 ,这时创建的该文件夹的权限就不会受.../etc/login.defs 的影响,它是以它的父文件夹的umask值为标准,所以手动加入的用户的权限就是 777-home的umask所得到的。

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图像生成王者不是GAN?扩散模型最近有点火:靠加入类别条件,效果直达SOTA

这个基于扩散模型的文本图像生成大模型参数规模更小,但生成的图像质量却更高。...于是,依旧是OpenAI出品,论文标题就直接号称“在图像生成上打败GAN”的ADM-G模型也重新进入了大众眼中: 光看Papers with Code上基于ImageNet数据集的图像生成模型榜单,从...64 x 64到512 x 512分辨率都由这一模型占据榜首: 对比曾号称史上最强图像生成器的BigGAN-deep也不落下风,甚至还能在LSUN和ImageNet 64 × 64的图像生成效果上达到...有网友对此感叹:前几年图像生成领域一直由GAN主导,现在看来,似乎要变成扩散模型了。 加入类别条件的扩散模型 我们先来看看扩散模型的定义。...而OpenAI的这个ADM-G模型,则是在此基础上向图像生成任务中加入了类别条件,形成了一种独特的消融扩散模型。

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新特性解读 | MySQL 8.0.16 在组复制中启用成员自动重新加入

随着 MySQL 8.0.16 的发布,我们为 MGR 添加了一些功能,以增强其高可用性。其中一个功能是能够在某些情况下启用已离开组的成员自动重新加入,而无需用户干预。...介绍 MGR 允许 MySQL 用户轻松管理高可用组,并完成保证系统高可用所需的所有特征,例如容错或故障检测。...在 MySQL 8.0.16 中,我们引入了自动重新加入组的功能,一旦成员被驱逐出组,它就会自动尝试重新加入该组,直到达到预设的次数为止。有时每次重试之间至少等待5分钟。 如何启动自动重新加入?...与 MySQL 中的许多功能一样,自动重新加入过程是可以监测的。自动重新加入的可检测性依赖于性能模式基础架构,阶段式收集有关数据。...通过启用自动重新加入,您可以减少对MySQL实例的手动干预的需要。您的系统 更加适应瞬间网络故障,同时满足对容错性和高可用的保证。

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