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Ddpm Cat 256

googleによって開発
拡散確率モデルに基づく高品質画像生成モデルで、無条件画像生成タスクで優れた性能を発揮
ダウンロード数 2,658
リリース時間 : 7/19/2022

モデル概要

DDPMは非平衡熱力学に着想を得た潜在変数モデルで、段階的なノイズ除去プロセスを通じて高品質画像を生成し、無条件画像生成タスクをサポート

モデル特徴

高品質画像生成
CIFAR10やLSUNなどのデータセットで現在最高のInceptionスコアとFIDスコアを達成
段階的ノイズ除去
段階的なノイズ除去による生成プロセスは、自己回帰復号の一般化形式と見なせる
マルチスケジューラサポート
DDPM、DDIM、PNDMなど複数のノイズスケジューラをサポートし、品質と速度の間で柔軟に選択可能

モデル能力

無条件画像生成
段階的画像合成
高解像度画像生成

使用事例

クリエイティブコンテンツ生成
アート画像作成
芸術的なスタイルの猫画像を生成
256x256解像度の高品質画像を生成
データ拡張
訓練データ拡充
コンピュータビジョンタスク向けに追加の訓練サンプルを生成
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