S

Scoresdeve Ema Multi Dsprites 64

由 eurecom-ds 开发
基于扩散模型的无条件图像生成模型,专门用于生成多DSprites数据集风格的图像
下载量 16
发布时间 : 3/26/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是一个基于分数匹配随机微分方程(Score SDE)的变分编码器(VE)模型,使用指数移动平均(EMA)技术训练,专注于生成64x64分辨率的多DSprites风格图像

模型特点

基于分数的扩散模型
采用分数匹配随机微分方程方法进行图像生成,能够生成高质量的合成图像
EMA训练技术
使用指数移动平均技术稳定训练过程,提高模型性能
多DSprites风格生成
专门针对多DSprites数据集风格进行优化,生成符合该风格的图像

模型能力

无条件图像生成
64x64分辨率图像合成
多DSprites风格模拟

使用案例

计算机视觉研究
生成对抗网络比较研究
可作为基准模型与GAN等生成模型进行比较研究
扩散模型应用研究
研究扩散模型在简单形状生成任务中的应用效果
教育演示
扩散模型教学演示
用于教学演示扩散模型的工作原理和生成效果