首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

使用预先训练扩散模型进行图像合成

预先训练扩散模型允许任何人创建令人惊叹图像,而不需要大量计算能力或长时间训练过程。 尽管文本引导图像生成提供了一定程度控制,但获得具有预定构图图像通常很棘手,即使有大量提示也是如此。...该代码基于 Hugging Face 扩散器库包含稳定扩散管道,但它仅实现了其功能所需部分,以使其更简单、更易于阅读。 Diffusion 模型 本节将回顾有关扩散模型一些基本事实。...例如,这可以通过训练神经网络来预测该步骤添加噪声并从噪声图像减去来完成。...遵循此过程,特定掩模指定区域中,潜在向量将遵循相应局部提示引导扩散过程轨迹。预测噪声之前,每一步将潜在向量组合在一起,确保生成图像全局内聚性以及不同屏蔽区域之间平滑过渡。...这样,由于布局通常是扩散过程早期确定,因此可以获得与指定蒙版更好匹配,因为模型最初可以仅关注蒙版区域来描绘提示。 实例 本节将展示该方法一些应用。

20330

Tensorflow加载训练模型特殊操作

在前面的文章【Tensorflow加载训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练模型,已经将预训练模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作,即预训练模型与当前网络结构命名完全一致。...本文介绍一些不常规操作: 如何只加载部分参数? 如何从两个模型加载不同部分参数? 当预训练模型命名与当前定义网络参数命名不一致时该怎么办?...如果从头训练显然没有finetune收敛速度快,但是模型又没法全部加载。此时,只需将未修改部分参数加载到当前网络即可。...如果需要从两个不同训练模型加载不同部分参数,例如,网络前半部分用一个预训练模型参数,后半部分用另一个预训练模型参数,示例代码如下: import tensorflow as tf def...举个例子,例如,预训练模型所有的参数有个前缀name_1,现在定义网络结构参数以name_2作为前缀。

2.2K271
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

FFCV:让数据加载不再是训练模型瓶颈

前段时间逛GitHub看到FFCV这个库,该库主要是优化数据加载过程来提升整体训练速度。...一方面自己是搞框架,数据加载优化是其中一部分重头戏;另一方面是PyTorch数据加载速度也被诟病很久,毕竟面对是研究人员,大部分人都是直接opencv, PIL一把梭哈数据预处理,也很好奇如果好好写这部分能对...fast_math默认开启,一些浮点数情形下可能会出现与普通计算不一致情况(来自多年Loss对齐惨痛教训) 然后我们看下 pipeline 主体代码,这是数据预处理流水线,主要操作是: 解析流水线...设计,FFCV这里借助了numbajit特性,免去了大部分算子开发,只用JIT特性就获取高性能,并且也易于用户python端自定义拓展数据预处理操作。...', 'output = table[input * 3 + i % 3];') 其中input是输入像素值,i是index,这里对3取余得到具体是 RGB 3个通道哪一个。

1K40

Keras 加载已经训练模型进行预测操作

使用Keras训练模型用来直接进行预测,这个时候我们该怎么做呢?...【这里使用就是一个图片分类网络】 现在让来说说怎么样使用已经训练模型来进行预测判定把 首先,我们已经又有了model模型,这个模型被保存为model.h5文件 然后我们需要在代码里面进行加载...label】 然后我们先加载我们待预测数据 data, labels = load_data(<the path of the data ) 然后我们就可以通过模型来预测了 predict...= model.predict(data) 得到predict就是预测结果啦~ 补充知识:keras利用vgg16模型直接预测图片类型时坑 第一次使用keras训练模型时,若本地没有模型对应...如果是第一个用预训练模型预测输入图片,解码结果时也会下载一个Json文件,同样可以手动下载后放入C:\Users\lovemoon\.keras\models 以上这篇Keras 加载已经训练模型进行预测操作就是小编分享给大家全部内容了

2.4K30

TStor CSP文件存储模型训练实践

模型技术快速演进也暴露了若干挑战。...训练架构】 整个训练过程,我们从如下几个方面进一步剖析TStor CSP实现方案: 一、高速读写CheckPoint 对于大模型分布式训练任务来说,模型CheckPoint读写是训练过程关键路径...模型系统同样如此,存储系统IO中断或数据丢失会直接影响模型训练效果,严重者会导致近几个epoch任务需要推倒重做,大大影响了业务效率。...耗时几个月模型训练过程,TStor CSP未出现一例故障,严格保障了系统可用性和数据可靠性。...TStor CSP会周期性检测集群节点之间网络丢包情况,及时处理。 【图2. 丢包告警】 慢盘检测 慢盘指的是存储节点中某些磁盘介质性能较低,读写速度慢。

22320

语义信息检索训练模型

代表性模型是BM25,用来衡量一个termdoc重要程度,其公式如下: 惩罚长文本、对词频做饱和化处理 实际上,BM25是检索模型强baseline。...其实,现在常用深度检索模型也经常增加这种人工构造特征。...预训练模型倒排索引应用 基于倒排索引召回方法仍是第一步召回中必不可少,因为第一步召回时候我们面对是海量文档库,基于exact-match召回速度很快。...例如对于QAquestion,可以把训练目标定为包含答案句子、或者包含答案文章title,然后用seq2seq模型训练,再把模型生成文本加到query后面,形成扩增query。...对,对于一个document,先得到其门控向量G, 然后去和实际query进行对比: T为真实querybag of words 下一篇将介绍预训练模型深度召回和精排应用

1.6K10

浅谈Tensorflow加载Vgg预训练模型几个注意事项

) net = vgg19.feed_forward(image_expand_dim, 'vgg19') print(net) 上述代码是加载Vgg19预训练模型,并传入图片得到所有层特征图,具体代码实现和原理讲解可参考另一篇博客...:Tensorflow加载Vgg预训练模型。...uint8数据范围在(0, 255),正好符合图片像素范围(0, 255)。但是,保存在本地Vgg19预训练模型数据接口为float,所以才造成了本文开头Bug。...保存图片到本地 加载图片时候,为了使用保存在本地训练Vgg19模型,我们需要将读取图片由uint8格式转换成float格式。...以上这篇浅谈Tensorflow加载Vgg预训练模型几个注意事项就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

1.5K10

Keras 实现加载训练模型并冻结网络

解决一个任务时,我会选择加载训练模型并逐步fine-tune。比如,分类任务,优异深度学习网络有很多。...ResNet, VGG, Xception等等… 并且这些模型参数已经imagenet数据集中训练很好了,可以直接拿过来用。 根据自己任务,训练一下最后分类层即可得到比较好结果。...冻结预训练模型层 如果想冻结xception部分层,可以如下操作: from tensorflow.python.keras.applications import Xception model...加载所有预训练模型层 若想把xeption所有层应用在训练自己数据,并改变分类数。...采用预训练模型不会有太大效果,可以使用预训练模型或者不使用预训练模型,然后进行重新训练。 以上这篇Keras 实现加载训练模型并冻结网络层就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

2.7K60

ResNet 高精度预训练模型 MMDetection 最佳实践

有了如此强预先训练 ResNet 骨干网络,将其应用于下游目标检测任务上是否会带来巨大提升?这是一个非常值得思考问题。...2 rsb 和 tnr ResNet50 上 训练策略对比 本文将先仔细分析说明 rsb 和 tnr 训练策略,然后再描述如何在下游目标检测任务微调从而大幅提升经典检测模型性能。...3 高性能预训练模型 目标检测任务上表现 本节探讨高性能预训练模型目标检测任务上表现。本实验主要使用 COCO 2017 数据集 Faster R-CNN FPN 1x 上进行。...3.3 mmcls rsb 预训练模型参数调优实验 通过修改配置文件训练模型,我们可以将 ResNet 训练模型替换为 MMClassification 通过 rsb 训练训练模型。...4 总结 通过之前实验,我们可以看出使用高精度训练模型可以极大地提高目标检测效果,所有预训练模型最高结果与相应参数设置如下表所示: 从表格可以看出,使用任意高性能预训练模型都可以让目标检测任务性能提高

2.2K50

图形显卡与专业GPU模型训练差异分析

其中,H100等专业级GPU因其强大计算能力和专为模型训练优化架构而备受瞩目。然而,这些专业级GPU价格通常非常高昂。...那么,模型训练方面,图形显卡和专业级GPU到底有哪些差异呢? 本文将从硬件架构、计算能力、软件支持和成本等方面进行全面分析。...软件支持 图形显卡 驱动和库:通常只支持基础CUDA和cuDNN库。 优化:缺乏针对模型训练软件优化。 专业级GPU 驱动和库:全面支持CUDA、cuDNN以及其他深度学习库。...优化:专门针对模型训练进行了软件层面的优化。 成本 图形显卡通常价格更低,但在模型训练方面,其性价比通常不如专业级GPU。...总结 虽然图形显卡在价格上具有明显优势,但在模型训练方面,专业级GPU由于其强大计算能力、优化软件支持和专为大规模数据处理设计硬件架构,通常能提供更高性能和效率。

28520

自然语言处理训练模型(上)

「基于图模型」:不同于上述两个模型,基于图模型将词语视作节点,基于一个预先定义语言结构(如句法结构或语义联系)来学习上下文表示。...在实践,一种更加直接方式是使用一个全连接图来对每两个词语之间关系建模,让模型自己去学习结构,连接参数一般通过自我注意力机制计算。...最近研究表明,基于大规模标注语料库「预训练模型」( PTM)很多 NLP 任务上取得了很好表现。...例如,掩码语言模型(MLM)是一种自监督任务,其尝试去遮住句子一个词语,基于剩余词语来预测。...「BERT」 首次提出了该任务,作者训练模型区分两个输入句子是否语料库连续出现。选择训练句对时,有 50% 可能第二句是第一句实际连续片段。

1.6K20

深度 | 通过NMT训练通用语境词向量:NLP训练模型

自然语言处理也应该做一些类似的表征去解决单词和语境之间关联。 为了教会神经网络理解单词语境含义,我们首先教如何将英文翻译成德语。...我们实验,给这些网络提供 CoVe 情况总会改善模型性能,这十分令我们振奋,所以所以我们公布了这个能够生成 CoVe 训练神经网络,以进一步探索自然语言处理可重用表征。...Word2Vec 会训练出能够预测局部语境窗(local context window)模型;这个模型发现一个单词之后就会去预测附近单词。 ? 图 2....在这两种方法,每个单词都由一个对应词向量来表示,训练过程会将词向量之间关联与单词自然语言中使用方式联系起来。...我们如何将训练编码器用在新特定任务模型上 使用 CoVe 进行实验 我们实验探索了文本分类和问答模型中使用预训练 MT-LSTM 生成语境向量(CoVe)优点,但是 CoVe 可以被用在任何将向量序列作为输入模型

1.3K50

自然语言处理训练模型(下)

5.2 如何迁移 为了将 PTM 知识迁移到下游 NLP 任务,我们需要考虑以下几个问题: 5.2.1 选择合适训练任务、模型结构和语料 不同 PTM 同样下游任务通常有不同效果,因为其基于不同训练任务...5.2.3 是否进行微调 目前,模型迁移方式可以分为两种:「特征提取」(预训练参数被冻结)和「微调」(预训练参数不被冻结,进行微调)。特征提取方式,预训练模型被视作现成特征提取器。...虽然两种方式都具有不错效果,但是特征提取方式需要更复杂任务特定结构,且不利于迁移预训练模型能够包含众多可迁移表示中间层信息。因此,很多下游任务,更加倾向于使用微调方式。...然而,微调过程并不是十分稳定,即使超参数相同,部分随机值差异也可能导致结果截然不同。除了标准微调,还有一些有用微调策略: 「两阶段微调」。其训练和微调之间引入一个中间阶段。...PTM 和下游任务之间差异性主要体现在两个方面:「模型结构」和「数据分布」。较大差异可能会导致 PTM 优势难以体现。

1.7K30

语义信息检索训练模型(下)

语义信息检索训练模型 这一篇将介绍预训练模型深度召回和精排应用。 4....预训练模型深度召回中应用 深度召回中,我们使用Siamese网络生成query/docembedding,然后用ANN(approximate nearest neighbor)进行召回。...训练时使用正doc和n个负doc,其中n个负doc采样方法可以是: random:从doc库随机采样 BM25: 取BM25最高,但不是正样本doc。...精排阶段我们只需要以召回但不相关(曝光点击)作为负例,而召回阶段怎么构造负样本则直接影响着模型性能。...预训练模型精排应用 精排阶段可以是多个cascading模型级联构成,数据量越来越少、模型越来越复杂。

1.7K30

PyTorch模型比内存还大,怎么训练呀?

本文最后,我们将看到一个示例基准测试,显示了梯度检查点减少了模型 60% 内存开销(以增加 25% 训练时间为代价)。...当今生产中使用现代深度学习模型总参数100万到10亿之间。作为参考,一个带 16GB GPU 内存 NVIDIA T4 实际限制大约在1-1.5亿个参数之间。...反向传播过程,对于每个函数,输入元组和函数组合以实时方式重新计算,插入到每个需要函数梯度公式,然后丢弃。网络计算开销大致相当于每个样本通过模型前向传播开销两倍。...out 几乎和我们调用 model(input_var) 时得到张量一样; 关键区别在于缺少了累积值,并且附加了一些额外元数据,指示 PyTorch out.backward() 期间需要这些值时重新计算...因此,模型第一个子模块应用检查点没多少意义: 反而会冻结现有的权重,阻止它们进行任何训练

1.8K41

NLP训练模型发展应用:从原理到实践

具体任务,研究者们可以使用预训练模型权重作为初始化参数,然后少量标注数据上进行微调,以适应具体任务要求。这种迁移学习方式显著降低了特定任务上数据需求,提高了模型泛化能力。4....预训练模型文本生成应用4.1 GPT-3文本生成GPT-3是由OpenAI提出训练模型,具有1750亿个参数。...预训练模型情感分析应用5.1 情感分析模型微调预训练模型情感分析任务可以通过微调来适应特定领域或应用。通过包含情感标签数据上进行微调,模型能够更好地理解情感色彩,提高情感分析准确性。...)5.2 情感分析应用预训练模型情感分析应用具有广泛实用性。...预训练模型语义理解应用6.1 语义相似度计算预训练模型语义相似度计算任务中有出色表现。通过输入两个句子,模型可以计算它们语义上相似度,为信息检索等任务提供支持。

21620

浏览器机器学习:使用预训练模型

在上一篇文章《浏览器手写数字识别》,讲到浏览器训练出一个卷积神经网络模型,用来识别手写数字。值得注意是,这个训练过程是浏览器完成,使用是客户端资源。...本文,我们将探索如何在TensorFlow.js中加载训练机器学习模型,完成图片分类任务。...MobileNets延迟、大小和准确性之间取得了平衡。...这个示例写比较简单,从浏览器控制台输出log,显示结果,chrome浏览器可以打开开发者工具查看: 加载json格式MobileNets模型 使用封装好JS对象确实方便,但使用自己训练模型时...在下一篇文章将说明如何从现有的TensorFlow模型转换为TensorFlow.js模型,并加载之,敬请关注! 以上示例有完整代码,点击阅读原文,跳转到我github上建示例代码。

1.1K20
领券