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💡 Score based generative model SMLD的关键点: 正式开始介绍之前首先解答一下这个问题:scorebased 模型是什么东西,微分方程在这个模型里到底有什么用?我们知道生成模型基本都是从某个现有的分布中进行采样得到生成的样本,为此模型需要完成对分布的建模。根据建模方式的不同可以分为隐式建模(例如 GAN、diffusion models)和显式建模(例如 VAE、normalizing flows)。和上述的模型相同,scorebased 模型也是用一定方式对分布进行了建模。具体而言,这类模型建模的对象是概率分布函数 log 的梯度,也就是 score function,而为了对这个建模对象进行学习,需要使用一种叫做 score matching 的技术,这也...
ControlNet应该算是2023年文生图领域最重要的工作,它让文生图模型Stable Diffusion实现了文本之外的可控生成,让AI绘画实现了质的飞跃。这篇文章我们将简单总结一下ControlNet技术细节。 模型设计 ControlNet的模型结构如下所示,这里是直接复制一份SD的上半部分:Encoder和中间的Middle Block。 ControlNet的输入和原始的SD一样,包括noisy latents、time embedding以及text embedding。除此之外,ControlNet还需要引入额外的condition,这个condition是和原图一样大小的图像,比如canny边界图或者人体骨架图。这里并没有像SD那样采用VAE对condition进行编码,而...
给定一个包含 n 维数据 x 的数据集 D , 简单起见,假设数据 [Math] . 由于真正对联合分布建模的时候, x,y 都是随机变量,故而只需讨论 p(X)=p(x_1,...,x_n) 即可,毕竟只需要令 x_n=y 即可。 给定一个具体的任务,如MNIST中的手写数字二值图分类,从Generative的角度进行Represent,并在Inference中Learning. 下面先介绍: 描述如何对这个MINST任务建模 p(X,Y) (Representation) 对MNIST任务建模 对于一张pixel为 [Math] 大小的图片,令 x_1 表示第一个pixel的随机变量, [Math] ,需明确: 任务目标:学习一个模型分布 [Math] ,使采样时 [Math] , x ...
💡 随机微分 在DDPM中,扩散过程被划分为了固定的T步,还是用DDPM中的类比来说,就是“拆楼”和“建楼”都被事先划分为了T步,这个划分有着相当大的人为性。事实上,真实的“拆”、“建”过程应该是没有刻意划分的步骤的,我们可以将它们理解为一个在时间上连续的变换过程,可以用随机微分方程(Stochastic Differential Equation,SDE)来描述。 为此,我们用下述SDE描述前向过程(“拆楼”): [公式] 相信很多读者都对SDE很陌生,笔者也只是在硕士阶段刚好接触过一段时间,略懂皮毛。不过不懂不要紧,我们只需要将它看成是下述离散形式在 [Math] 时的极限: [公式] 再直白一点,如果假设拆楼需要1天,那么拆楼就是 [Math] 从 t=0 到 t=1 的变化过程,每一...
🔖 https://stability.ai/news/stablediffusion3researchpaper 概述 SD3 模型与训练策略改进细节 SD3除了将去噪网络从 UNet 改成 DiT 外,SD3 还在模型结构与训练策略上做了很多小改进: 改变训练时噪声采样方法 将一维位置编码改成二维位置编码 提升 VAE 隐空间通道数 对注意力 QK 做归一化以确保高分辨率下训练稳定 本文会简单介绍这些改进。 论文阅读 核心贡献 介绍 Stable Diffusion 3 (SD3) 的文章标题为 Scaling Rectified Flow Transformers for HighResolution Image Synthesis。与其说它是一篇技术报告,更不如说它是一篇论文,因为它...
分布式深度学习里的通信严重依赖于规则的集群通信,诸如 allreduce, reducescatter, allgather 等,因此,实现高度优化的集群通信,以及根据任务特点和通信拓扑选择合适的集群通信算法至关重要。 本文以数据并行经常使用的 allreduce 为例来展示集群通信操作的数学性质。 Allreduce 在干什么? 如图 1 所示,一共 4个设备,每个设备上有一个矩阵(为简单起见,我们特意让每一行就一个元素),allreduce 操作的目的是,让每个设备上的矩阵里的每一个位置的数值都是所有设备上对应位置的数值之和。 如图 2 所示, allreduce 可以通过 reducescatter 和 allgather 这两个更基本的集群通信操作来实现。基于 ring 状通信可以高...
题目 给定一个无序的数组,找出数组在排序之后,相邻元素之间最大的差值。 如果数组元素个数小于 2,则返回 0。 Example 1: [代码] 解题思路:如果进行排序,这里会超时。采用桶排序 排序算法 的思想,可以在线性时间解决。 1. 首先建立桶,每个桶中只需要存放这个桶中元素的最大值和最小值。 1. 我们期望将数组中的各个数等距离分配,也就是每个桶的长度相同,也就是对于所有桶来说,桶内最大值减去桶内最小值都是一样的。可以当成公式来记。 1. 确定桶的数量,最后的加一保证了数组的最大值也能分到一个桶。为什么需要这样规定桶的尺寸呢?因为这样可以让最大的间距的两个元素在两个不同的桶中。可以证明一下,因为我们用元素范围之差除以元素个数,所以桶的尺寸就是平均的元素间距,显然最大间距的两个元素不可能...
1. 可以重复选取 给定一个无重复元素的数组 candidates 和一个目标数 target ,找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。 candidates 中的数字可以无限制重复被选取。 画出树状搜索图如下, 为了去除重复的情况, 我们需要按照某种顺序搜索,具体做法是:每一次搜索的时候,设置下一轮搜索的起点 [代码] 2. 不能被重复选取 与上面的区别在于 1. index每次不要重复搜索,而是去寻找下一个 1. 排除重复的元素 [代码]
01背包 描述 有N件物品和一个容量为V的背包。 第i件物品的体积是vi,价值是wi。 求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包流量,且总价值最大。 二维动态规划 f[i][j] 表示只看前i个物品,总体积是j的情况下,总价值最大是多少。 result = max(f[n][0V]) f[i][j]: 不选第i个物品:f[i][j] = f[i1][j]; 选第i个物品:f[i][j] = f[i1][jv[i]] + w[i](v[i]是第i个物品的体积) 两者之间取最大。 初始化:f[0][0] = 0 代码如下: [代码] 一维动态优化 从上面二维的情况来看,f[i] 只与f[i1]相关,因此只用使用一个一维数组[0v]来存储前一个状态。那么如何来实现呢? 第一个问题:状...
简介 🔖 https://bagelai.org/ BAGEL 模型原生支持统一的多模态理解和生成,是一个 decoderonly 的模型,BAGEL 在包含文本、图像、视频和网络数据的大量多模态数据上进行了预训练,包括数万亿 tokens。尽管有一些研究尝试扩展其统一模型,但它们主要仍然依赖于标准图像生成和理解任务中的图像文本配对数据进行训练。 然而,最近的研究发现,学术模型与 GPT4o 和 Gemini 2.0 等专有系统在统一多模态理解和生成方面存在显著差距,而这些专有系统的底层技术并未公开。作者认为,弥合这一差距的关键在于使用精心构建的多模态交错数据进行规模化训练。这种多模态交错数据整合了文本、图像、视频和网络来源。通过使用这种多样化的多模态交错数据进行扩展时,模型展现出复杂的、新...
起步 heapq 模块实现了适用于Python列表的最小堆排序算法。 堆是一个树状的数据结构,其中的子节点都与父母排序顺序关系。因为堆排序中的树是满二叉树,因此可以用列表来表示树的结构,使得元素 N 的子元素位于 2N + 1 和 2N + 2 的位置(对于从零开始的索引)。 本文内容将分为三个部分,第一个部分简单介绍 heapq 模块的使用;第二部分回顾堆排序算法;第三部分分析heapq中的实现。 heapq 的使用 创建堆有两个基本的方法:heappush() 和 heapify(),取出堆顶元素用 heappop()。 heappush() 是用来向已有的堆中添加元素,一般从空列表开始构建: [代码] 如果数据已经在列表中,则使用 heapify() 进行重排: [代码] 回顾堆排序算...
计数排序、基数排序、桶排序则属于非比较排序,算法时间复杂度O(n),优于比较排序。但是也有弊端,会多占用一些空间,相当于是用空间换时间。 1. 计数排序: 计数排序的基本思想是:对每一个输入的元素a[i],确定小于 a[i] 的元素个数。所以可以直接把 a[i] 放到它输出数组中的位置上。假设有5个数小于 a[i],所以 a[i] 应该放在数组的第6个位置上。 实现代码如下: [代码] 2. 桶排序: 桶排序的基本思想是:把数组a划分为n个大小相同子区间(桶),每个子区间各自排序,最后合并。桶排序要求数据的分布必须均匀,不然可能会失效。计数排序是桶排序的一种特殊情况,可以把计数排序当成每个桶里只有一个元素的情况。 [代码] 算法实现步骤 1. 根据待排序集合中最大元素和最小元素的差值范围和映...