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前言 本文作者发现了扩散 U-Net 模型的一个未开发的潜力,即:一种 "免费的午餐",可以即时地,显著地提高生成的质量。 Pytorch训练营,花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 本文目录 1 FreeU:扩散 U-Net 模型的免费午餐 (来自南洋理工大学 S-Lab) 1 FreeU 论文解读 1.1 扩散 U-Net 中的低频和高频分量 1.2 扩散 U-Net 是如何执行去噪过程的? 1.3 扩散 U-Net 的 "免费午餐" 1.4 实验设置 1.5 文生图实验结果 1.6 文生视频实验结果 1.7 下游任务实验结果 1.8 消融实验结果 太长不看版 本文作者发现了 扩散 U-Net 模型的一个未开发的潜力 ,即:一种 "免费的午餐" ,可以即时地,显著地提高生成的质量。 作者一开始研究了 U-Net Backbone 对去噪过程的主要贡献,并确定其 Backbone 部分
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