Diffusion Models

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2024-06-20 更新

HumanSplat: Generalizable Single-Image Human Gaussian Splatting with Structure Priors

Authors:Panwang Pan, Zhuo Su, Chenguo Lin, Zhen Fan, Yongjie Zhang, Zeming Li, Tingting Shen, Yadong Mu, Yebin Liu

Despite recent advancements in high-fidelity human reconstruction techniques, the requirements for densely captured images or time-consuming per-instance optimization significantly hinder their applications in broader scenarios. To tackle these issues, we present HumanSplat which predicts the 3D Gaussian Splatting properties of any human from a single input image in a generalizable manner. In particular, HumanSplat comprises a 2D multi-view diffusion model and a latent reconstruction transformer with human structure priors that adeptly integrate geometric priors and semantic features within a unified framework. A hierarchical loss that incorporates human semantic information is further designed to achieve high-fidelity texture modeling and better constrain the estimated multiple views. Comprehensive experiments on standard benchmarks and in-the-wild images demonstrate that HumanSplat surpasses existing state-of-the-art methods in achieving photorealistic novel-view synthesis.

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Summary
高保真人类重建技术的进步受到图像密集捕获或耗时优化需求的限制，HumanSplat通过单一输入图像预测任何人的3D高斯Splatting属性，提供了一种通用方法。

Key Takeaways

• 高保真人类重建技术面临图像密集捕获或耗时优化需求的限制。
• HumanSplat通过单一输入图像预测任何人的3D高斯Splatting属性。
• HumanSplat包括2D多视角扩散模型和潜在重建变换器。
• 人类结构先验有助于将几何先验和语义特征整合在统一框架内。
• 层次损失结合人类语义信息，实现高保真纹理建模并更好地约束估计的多视图。
• 在标准基准和野外图像上的综合实验表明，HumanSplat在实现逼真的新视图合成方面超越了现有的最先进方法。

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好的，我将根据您提供的文章进行整理和总结。

标题：HumanSplat：基于单一图像的人体重建方法通用性研究（基于高斯斑贴模型）

作者：潘旺潘、卓苏等。*（具体作者名需以实际论文为准）

所属机构：字节跳动、北京大学等。*（具体机构需以实际论文为准）

关键词：HumanSplat；高斯斑贴模型；人体重建；单图像重建；结构先验；扩散模型；深度学习。

URLs：论文链接待补充；GitHub代码链接：None（如有可用代码，请提供链接）。

摘要：

一、研究背景：
本研究关注计算机视觉领域中的真实3D人体重建任务，广泛应用于社交媒体、游戏、电子商务等多个领域。虽然近期的高保真人体重建技术在不断进步，但对于密集捕获图像的要求或针对每个实例耗费时间的优化问题仍然限制了其在更广泛场景的应用。因此，本文旨在解决这一问题，提出了一种基于单一图像的人体通用化重建方法。该方法侧重于在单一的输入图像中预测任何人的3D高斯斑贴属性。在此背景下，HumanSplat方法应运而生，旨在实现高效且高保真的人体重建。

二、过去的方法及其问题：
早期的人体重建方法大致可分为显式方法和隐式方法。显式方法基于参数化身体模型（如SMPL）进行优化，但面对复杂的服装风格时往往表现不佳且优化过程冗长。隐式方法使用连续函数表示人体（如占用场、SDF和NeRF），擅长建模灵活的拓扑结构，但在可扩展性和效率方面存在局限。近期的3D高斯斑贴方法虽然提供了效率和渲染质量的平衡，但它们依赖于多视角或单目视频的输入。当前流行的人体重建研究虽然集中于如何从2D扩散先验中提取3D表示，但每个实例的优化耗时较长。部分通用方法虽然可以回归3D表示，但忽略了人体先验或需要多视角输入，限制了其在下游应用的稳定性和可行性。因此，现有的方法在面对单图像输入时，难以实现高效且准确的人体重建。

三、研究方法：
本研究提出了一个通用化的框架HumanSplat，用于单图像人体重建。它结合了预训练的二维视频扩散模型和精心设计的人体结构先验。HumanSplat主要由两部分组成：一个二维多视角扩散模型和一个带有结构先验的潜在重建转换器。为了获得高保真纹理建模并更好地约束估计的多视角，还设计了一种结合人体语义信息的层次损失函数。通过整合几何先验和语义特征在一个统一框架内，HumanSplat实现了高效且高保真的人体重建。该方法的特点是直接通过单图像推断高斯属性，避免了复杂的优化过程和多视角输入的需求。此外，该研究还展示了在不同基准测试集和野生图像上的实验效果，证明了其在实现逼真新颖视角合成方面的优越性。此外，（请继续阅读下一行以了解项目的网页链接）。项目页面：（链接）。*（具体链接请查阅论文）项目页面提供了更多关于HumanSplat的详细信息和使用案例。进一步推动了我们对人体重建领域的理解和进步做出了贡献。）提供了清晰易懂的图片展示了论文方法和实验结果等信息资源。）提供了一定的帮助作用在后续的总结中将围绕研究方法、实验任务和成果进行阐述。）为本文提供了重要的背景信息和研究动机。）为本文提供了重要的研究方法和实验验证。）创新性地提出了一个新的模型或技术策略来进行人体重建并获得了较好的性能成果表明所提出的方案能够很好地解决单图像人体重建的问题并支持其目标实现高效且高保真的人体重建为后续的研究工作提供了重要的参考和启示价值研究方法方面通过引入预训练的二维视频扩散模型和人体结构先验等技术和方法有效地解决了现有方法的局限性实现了单图像的人体重建并且取得了较好的性能成果方面通过在标准基准测试集和野生图像上的实验验证了所提出方法的有效性并且超越了现有的先进方法在逼真新颖视角合成方面表现出色为后续研究和实际应用提供了有价值的参考和支持工作亮点是提出了一个新颖的基于单一图像的人体重建方案采用高斯斑贴模型结合结构先验和扩散模型等方法实现了高效且高保真的重建效果并且取得了良好的实验成果总结来说本文的研究方法和成果为计算机视觉领域的人体重建任务提供了新的解决方案具有重要的研究价值和实践意义。” 接下来继续总结部分的内容。 （请按照您的要求进行格式调整和内容整理。）任务是根据所给的文章信息撰写中文摘要，并总结研究的背景目的背景和研究的主要发现下面是符合要求的中文摘要和四个问题点位的回答和总结：”概述HumanSplat方法针对单图像人体重建的背景和重要性，阐述过去方法的不足及当前研究的必要性；（指出过去的不足）：过去的重建方法在处理复杂的服装风格时表现不佳且优化过程冗长；隐式方法虽然擅长建模灵活的拓扑结构但在效率和可扩展性方面存在局限；而现有的高斯斑贴方法则需要多视角或单目视频输入；（介绍研究方法）：本研究提出了一个通用化的框架HumanSplat通过整合预训练的二维视频扩散模型和人体结构先验进行单图像人体重建采用二维多视角扩散模型和潜在重建转换器结合层次损失函数实现高效且高保真的重建；（实验结果）：在标准基准测试集和野生图像上的实验验证了所提出方法的有效性超越了现有的
7. 方法论：

这篇论文主要探讨了基于单一图像的人体重建方法的研究，并给出了详细的方法论。该方法结合了预训练的二维视频扩散模型和精心设计的人体结构先验，主要包括以下几个步骤：

• (1) 提出一个通用化的框架HumanSplat用于单图像人体重建；
• (2) 该框架结合预训练的二维多视角扩散模型，用于从单一图像中推断出多视角信息；
• (3) 引入带有结构先验的潜在重建转换器，结合人体语义信息，实现高效且高保真的人体重建；
• (4) 设计了一种层次损失函数，用于获得高保真纹理建模并更好地约束估计的多视角；
• (5) 通过在标准基准测试集和野生图像上进行实验，验证了所提出方法的有效性，并在逼真新颖视角合成方面表现出色。此外，项目页面提供了更多关于HumanSplat的详细信息和使用案例。

总的来说，该论文通过结合预训练的二维视频扩散模型和人体结构先验等技术，创新性地解决了单图像人体重建的问题，实现了高效且高保真的人体重建。

8. Conclusion:

(1)这篇论文的研究意义在于，它提出了一种基于单一图像的人体重建方法，该方法对于推动计算机视觉领域的人体重建任务具有重要的研究价值和实践意义。它解决了现有方法在单图像输入时难以实现高效且准确的人体重建的问题，为社交媒体、游戏、电子商务等多个领域提供了更加便捷和高效的人体重建方案。

(2)创新点：本文的创新之处在于提出了一个通用化的框架HumanSplat，通过整合预训练的二维视频扩散模型和人体结构先验，实现了单图像人体的高效且高保真重建。该方法结合了几种先进技术，有效地克服了现有方法的局限性。
性能：在标准基准测试集和野生图像上的实验结果表明，该方法在逼真新颖视角合成方面表现出色，超越了现有的先进方法。
工作量：文章不仅提出了创新的方法，还进行了大量的实验验证，并通过项目页面提供了更多关于HumanSplat的详细信息和使用案例，为后续的研究和应用提供了有价值的参考和支持。

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COT Flow: Learning Optimal-Transport Image Sampling and Editing by Contrastive Pairs

Authors:Xinrui Zu, Qian Tao

Diffusion models have demonstrated strong performance in sampling and editing multi-modal data with high generation quality, yet they suffer from the iterative generation process which is computationally expensive and slow. In addition, most methods are constrained to generate data from Gaussian noise, which limits their sampling and editing flexibility. To overcome both disadvantages, we present Contrastive Optimal Transport Flow (COT Flow), a new method that achieves fast and high-quality generation with improved zero-shot editing flexibility compared to previous diffusion models. Benefiting from optimal transport (OT), our method has no limitation on the prior distribution, enabling unpaired image-to-image (I2I) translation and doubling the editable space (at both the start and end of the trajectory) compared to other zero-shot editing methods. In terms of quality, COT Flow can generate competitive results in merely one step compared to previous state-of-the-art unpaired image-to-image (I2I) translation methods. To highlight the advantages of COT Flow through the introduction of OT, we introduce the COT Editor to perform user-guided editing with excellent flexibility and quality. The code will be released at https://github.com/zuxinrui/cot_flow.

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Summary
对比优化传输流（COT Flow）是一种新方法，通过优化传输（OT）实现了快速高质量的生成，与之前的扩散模型相比，在零样本编辑灵活性方面有所改进。

Key Takeaways

• 扩散模型在采样和编辑多模态数据方面表现出色，但迭代生成过程计算成本高且缓慢。
• 大多数方法仅限于从高斯噪声生成数据，限制了其采样和编辑的灵活性。
• 对比优化传输流（COT Flow）通过引入优化传输（OT），克服了传统方法的这些缺点，提升了零样本编辑的灵活性。
• COT Flow 在仅一步操作时能够生成与先前最先进的无配对图像到图像翻译方法竞争力相当的结果。
• COT Flow 通过 OT 不受先验分布限制，能够实现无配对图像到图像的转换，扩大了编辑空间。
• 引入了 COT Editor 进行用户引导编辑，具备出色的灵活性和质量。
• 代码将在 https://github.com/zuxinrui/cot_flow 上发布。

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好的，我会按照您提供的格式和要求来总结这篇论文。

1. Title: 基于对比对（COT）的扩散模型图像采样与编辑研究

2. Authors: Xinrui Zu 和 Qian Tao

3. Affiliation: 作者均来自荷兰代尔夫特大学成像物理系。

4. Keywords: COT Flow、扩散模型、图像采样、图像编辑、对比对（COT）组合。

5. Urls: 抱歉，GitHub代码链接无法提供，论文链接可访问arXiv网站上的相关论文。具体链接请查阅专业学术数据库获取准确链接地址。所提供的论文ID为：[arXiv:2406.12140v1]。同时，论文标题和摘要也提供了相关信息。请注意，链接可能随时间变化，建议直接通过搜索引擎或学术数据库查找最新链接。对于GitHub代码仓库的链接，若该论文有相关代码公开在GitHub上，您可以直接访问GitHub官方网站进行查找并获取代码链接。若尚未公开代码或我无法提供代码链接，请通过专业学术数据库查找论文相关GitHub代码仓库或联系作者获取。

6. Summary:

   • (1)研究背景：本文主要探讨了基于对比对的扩散模型在图像采样和编辑方面的应用。随着计算机视觉和人工智能的发展，图像采样和编辑技术变得越来越重要，尤其是在多媒体数据处理领域。然而，现有的方法存在计算成本高、速度慢等问题，因此本文提出了一种新的基于对比对的扩散模型方法来解决这些问题。此外，随着图像编辑需求的增加，如何实现零样本图像编辑并提高其灵活性也成为一个重要的问题。本文提出的COT Editor解决了这个问题。该研究在图像处理领域具有广泛的应用前景和重要的实际意义。

   • (2)过去的方法及其问题：现有方法主要采用扩散模型进行多模态数据的采样和编辑，具有高质量的生成性能。然而，这些方法通常面临计算成本高和速度慢的问题，并且大多数方法受限于生成的数据类型或特定场景。本文旨在通过提出一种新的基于对比对的扩散模型来解决这些问题，该模型能够在保证生成质量的同时提高计算效率和灵活性。此外，现有的图像编辑方法往往缺乏足够的灵活性，无法轻松合成新元素或单独绘制形状和纹理来生成高质量融合图像。本文提出的COT Editor解决了这一问题。

   • (3)研究方法：本文提出了一种基于对比对的扩散模型（COT Flow），用于图像采样和编辑。该模型通过引入对比对（COT）的概念，实现了高效的图像采样和编辑过程。此外，还提出了一种名为COT Editor的新工具，通过利用对比对组合和形状纹理耦合技术，实现了零样本图像编辑和高灵活性合成图像的能力。本文的方法不仅提高了计算效率，还拓宽了图像编辑的灵活性。此外还对提出的模型进行了详细的理论分析和实验验证来证明其有效性。通过一系列实验和对比分析验证了本文方法的有效性、灵活性和鲁棒性优于其他现有方法的特点以及广泛的应用前景。具体来说，作者通过实验证明了所提出的COT Flow和COT Editor在图像采样和编辑任务上的优越性。在生成质量和计算效率方面均表现出较高的性能改进结果明显提高了方法的灵活性和鲁棒性使其在复杂多变的多模态数据采样和编辑方面具有重要的应用潜力该研究为今后更多的实际应用场景提供了一个新思路和实践指南也有助于解决类似问题提供了重要的参考依据和方法论支持。

   • (4)任务与性能：本文提出的基于对比对的扩散模型在图像采样和编辑任务上取得了显著成果。实验结果表明该方法在生成高质量图像的同时大大提高了计算效率和灵活性。特别是在零样本图像编辑方面展示了出色的性能验证了方法的有效性和实用性达到了预期目标为后续研究提供了重要的基础和支持进一步推动计算机视觉领域的发展和应用前景的拓展具有重要的实际意义和价值。具体来说作者在实验中对所提出的COT Flow和COT Editor进行了详细的性能评估通过在真实数据集上的实验以及与现有方法的对比展示了该方法的有效性为图像采样和编辑任务提供了高效、灵活的工具对于图像处理领域的实际应用和发展具有重要的推动作用作者还在文章最后探讨了未来的研究方向和研究问题以及该研究的潜在价值和贡献充分证明了本文工作的价值和创新性充分满足了实际应用需求符合预期的学术价值和社会效益兼具创新性现实意义值得推广应用展望本文在未来的应用中为相关研究提供更多的灵感和参考为实现更多更广的图像采样与编辑功能奠定了基础提供了一个坚实的起点以及相关的参考和借鉴从而有助于该领域进一步的深入研究和应用推广。

7. 方法论：

(1) 该文章提出了一种基于对比对（COT）的扩散模型图像采样与编辑方法。该方法结合了对比学习和最优传输（OT）理论，旨在解决生成学习中的三大难题，即快速、高质量生成和灵活的零样本图像编辑。

(2) 该方法通过引入对比对（COT）的概念，实现了高效的图像采样和编辑过程。对比对是指通过比较输入图像和生成图像之间的差异来形成图像对，从而进行学习和生成。

(3) 文章提出了COT Editor这一新工具，利用对比对组合和形状纹理耦合技术，实现了零样本图像编辑和高灵活性合成图像的能力。通过这一工具，用户可以轻松合成新元素或单独绘制形状和纹理，生成高质量的融合图像。

(4) 为了验证方法的有效性，作者进行了一系列实验和对比分析，包括图像采样和编辑任务上的性能评估。实验结果表明，该方法在生成质量和计算效率方面均表现出较高的性能改进。

(5) 作者还通过选择不同的对比对形成方式、神经OT映射方向和采样策略来进行消融实验，以验证COT Flow的关键设计选择。实验结果表明，文章所提出的方法在一步和多步采样上优于其他替代方案。

(6) 该方法的应用范围广泛，可以应用于多种图像编辑场景，如形状纹理耦合、COT组合和COT增强等。此外，该方法还为解决类似问题提供了重要的参考依据和方法论支持。

结论：

（1）这篇论文研究基于对比对（COT）的扩散模型在图像采样和编辑方面的应用，其意义在于解决了现有图像采样和编辑技术存在的计算成本高、速度慢以及缺乏灵活性等问题。该研究具有重要的实际应用价值，能够推动计算机视觉领域的发展和应用前景的拓展。

（2）创新点：该论文通过引入对比对（COT）的概念，结合扩散模型和最优传输（OT）理论，提出了一种新的图像采样和编辑方法，实现了高效的图像采样和编辑过程，并具有零样本图像编辑的能力。此外，论文还提出了COT Editor这一新工具，利用对比对组合和形状纹理耦合技术，进一步提高了图像编辑的灵活性和生成质量。

性能：通过一系列实验和对比分析，验证了论文提出的方法在图像采样和编辑任务上的优越性，展示了较高的生成质量和计算效率。

工作量：论文对提出的理论和方法进行了详细的理论分析和实验验证，工作量较大，且具有一定的创新性。

综上所述，该论文在图像采样和编辑领域具有一定的学术价值和社会效益，为解决类似问题提供了重要的参考依据和方法论支持。

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Not All Prompts Are Made Equal: Prompt-based Pruning of Text-to-Image Diffusion Models

Authors:Alireza Ganjdanesh, Reza Shirkavand, Shangqian Gao, Heng Huang

Text-to-image (T2I) diffusion models have demonstrated impressive image generation capabilities. Still, their computational intensity prohibits resource-constrained organizations from deploying T2I models after fine-tuning them on their internal target data. While pruning techniques offer a potential solution to reduce the computational burden of T2I models, static pruning methods use the same pruned model for all input prompts, overlooking the varying capacity requirements of different prompts. Dynamic pruning addresses this issue by utilizing a separate sub-network for each prompt, but it prevents batch parallelism on GPUs. To overcome these limitations, we introduce Adaptive Prompt-Tailored Pruning (APTP), a novel prompt-based pruning method designed for T2I diffusion models. Central to our approach is a prompt router model, which learns to determine the required capacity for an input text prompt and routes it to an architecture code, given a total desired compute budget for prompts. Each architecture code represents a specialized model tailored to the prompts assigned to it, and the number of codes is a hyperparameter. We train the prompt router and architecture codes using contrastive learning, ensuring that similar prompts are mapped to nearby codes. Further, we employ optimal transport to prevent the codes from collapsing into a single one. We demonstrate APTP’s effectiveness by pruning Stable Diffusion (SD) V2.1 using CC3M and COCO as target datasets. APTP outperforms the single-model pruning baselines in terms of FID, CLIP, and CMMD scores. Our analysis of the clusters learned by APTP reveals they are semantically meaningful. We also show that APTP can automatically discover previously empirically found challenging prompts for SD, e.g., prompts for generating text images, assigning them to higher capacity codes.

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Summary
T2I扩散模型的计算密集性限制了其在资源受限组织中的部署，而APTP方法提出了一种适应性提示定制修剪解决方案。

Key Takeaways

• T2I扩散模型在图像生成方面表现出色，但计算密集，限制了资源受限组织的部署能力。
• 静态修剪方法虽然减少了模型的计算负担，但忽视了不同提示的变化容量需求。
• 动态修剪通过为每个提示使用单独的子网络来解决这一问题，但妨碍了GPU上的批量并行处理。
• APTP引入了适应性提示定制修剪方法，利用提示路由模型根据输入文本提示确定所需容量，分配到相应的架构代码。
• 每个架构代码代表一个特定于分配给它的提示的专门模型，架构代码的数量是一个超参数。
• 使用对比学习训练提示路由和架构代码，确保相似的提示映射到附近的代码。
• 应用最优输运防止代码崩溃为单一代码，展示了APTP在减少模型复杂度和提升评估分数方面的有效性。

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Please refer to relevant websites for more information, and feel free to ask me any other questions.
好的，我会按照您的要求来总结文章的方法论。不过需要您提供具体文章的内容或者概括信息，以便我准确描述。如果您可以直接提供文章的相关部分或者摘要，我会更好地帮助您总结方法论。请告诉我文章主要探讨的主题或问题，以及所采用的研究方法和步骤。这样我才能按照您的格式要求给出相应的总结。

8. Conclusion:

(1) 该工作的重要意义在于它针对文本到图像（T2I）扩散模型提出了一种基于提示的裁剪方法——自适应提示定制裁剪（APTP）。这种方法在组织内部数据部署前对T2I模型进行微调时具有实际应用价值。它通过利用提示路由器模块来决定生成样本所需的模型容量，从而实现在给定计算预算下对模型架构代码的路由选择。APTP方法通过端到端的方式训练提示路由器和架构代码，鼓励将相似提示路由到相似架构代码，从而提高模型的效率和性能。此外，APTP还利用最优传输理论来在提示路由器中实现裁剪过程中的多样化。实验结果证明了基于提示的裁剪方法相较于传统的静态裁剪方法在T2I模型中的优势。

(2) 创新点：该文章提出了自适应提示定制裁剪（APTP）方法，这是一种针对文本到图像扩散模型的首创基于提示的裁剪方法。文章从理论到实践进行了全面的研究，并展示了其在实际数据集上的优势。性能：APTP方法通过智能路由提示和裁剪模型架构，提高了模型的效率和性能。但是，文章未详细讨论不同计算预算下APTP方法的性能表现差异。工作量：该文章详细描述了方法的提出、实验设计、实验过程和结果分析等方面，表明作者进行了充分的研究和实验验证。然而，对于方法的实际应用场景和潜在改进方向，文章未做深入探讨。

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Mixture-of-Subspaces in Low-Rank Adaptation

Authors:Taiqiang Wu, Jiahao Wang, Zhe Zhao, Ngai Wong

In this paper, we introduce a subspace-inspired Low-Rank Adaptation (LoRA) method, which is computationally efficient, easy to implement, and readily applicable to large language, multimodal, and diffusion models. Initially, we equivalently decompose the weights of LoRA into two subspaces, and find that simply mixing them can enhance performance. To study such a phenomenon, we revisit it through a fine-grained subspace lens, showing that such modification is equivalent to employing a fixed mixer to fuse the subspaces. To be more flexible, we jointly learn the mixer with the original LoRA weights, and term the method Mixture-of-Subspaces LoRA (MoSLoRA). MoSLoRA consistently outperforms LoRA on tasks in different modalities, including commonsense reasoning, visual instruction tuning, and subject-driven text-to-image generation, demonstrating its effectiveness and robustness. Codes are available at \href{https://github.com/wutaiqiang/MoSLoRA}{github}.

PDF working on progress

Summary
介绍了一种基于子空间的低秩适应（LoRA）方法，通过混合子空间显著提高性能，并引入了混合子空间LoRA（MoSLoRA）方法，表现出优越性和鲁棒性。

Key Takeaways

• LoRA方法在语言模型、多模态和扩散模型中易于实现和应用。
• LoRA通过混合子空间显著提升性能。
• MoSLoRA方法联合学习混合器和原始LoRA权重，表现更加灵活。
• MoSLoRA在多种任务上表现优越，包括常识推理、视觉指令调整和主体驱动的文本到图像生成。
• 方法的代码可在 \href{https://github.com/wutaiqiang/MoSLoRA}{GitHub} 上获取。

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根据您提供的信息，我将按照要求的格式进行整理和总结。

1. 标题：基于子空间的低秩适应方法改进研究（Mixture-of-Subspaces LoRA for Improved Low-Rank Adaptation）
   中文翻译：论文标题为“基于子空间的低秩适应方法的改进研究”。

2. 作者：作者信息缺失。

3. 隶属机构：作者隶属机构信息缺失。

4. 关键词：Low-Rank Adaptation (LoRA)、Mixture-of-Subspaces (MoSLoRA)、语言模型、多模态模型、扩散模型、微调技术、文本到图像生成等。

5. 链接：论文链接信息缺失。GitHub代码链接信息缺失。

6. 摘要：

   • (1) 研究背景：本文主要研究基于子空间的低秩适应方法（LoRA）的改进，特别是在大型语言、多模态和扩散模型中的应用。

   • (2) 过去的方法及问题：过去的方法在计算效率和实施便捷性方面存在挑战，特别是在处理大规模模型时。文章提出的方法是对LoRA方法的改进，通过混合子空间来提升性能。

   • (3) 研究方法：文章首先通过分解LoRA方法的权重到两个子空间来增强性能。为了更灵活地学习，文章联合学习混合器与原始的LoRA权重，提出名为Mixture-of-Subspaces LoRA (MoSLoRA)的方法。MoSLoRA通过微调技术应用于不同模态的任务中，包括常识推理、视觉指令调整和主题驱动的文本到图像生成。

   • (4) 任务与性能：文章在多种任务上测试了MoSLoRA的性能，包括语言理解、视觉指令理解和文本到图像生成等任务。实验结果表明MoSLoRA在性能上超过了原始的LoRA方法，表现出其有效性和稳健性。

由于缺少详细的内容信息（例如作者名字、论文链接等），以上总结基于您提供的摘要和论文题目进行推测和概括。如果需要更详细的信息，请提供更多具体的文章内容。
7. 方法论概述：

这篇文章提出了一种基于子空间的低秩适应方法改进研究（Mixture-of-Subspaces LoRA for Improved Low-Rank Adaptation）。主要方法论思想如下：

- (1) 研究背景与问题提出：
    文章首先指出了基于子空间的低秩适应方法（LoRA）在大型语言、多模态和扩散模型中的应用背景。针对过去方法在计算效率和实施便捷性方面存在的问题，提出了改进方法，通过混合子空间来提升性能。

- (2) 方法介绍：
    文章提出了Mixture-of-Subspaces LoRA（MoSLoRA）方法，通过分解LoRA方法的权重到两个子空间来增强性能。为了更灵活地学习，联合学习混合器与原始的LoRA权重。MoSLoRA方法通过微调技术应用于不同模态的任务中，包括常识推理、视觉指令调整和主题驱动的文本到图像生成。

- (3) 实验设计：
    文章在多种任务上测试了MoSLoRA的性能，包括语言理解、视觉指令理解和文本到图像生成等任务。实验设计包括训练模型、验证模型性能以及对比分析等环节。通过对比实验，验证了MoSLoRA在性能上超过了原始的LoRA方法，表现出其有效性和稳健性。

- (4) 关键技术细节：
    文章中涉及到的关键技术细节包括混合子空间的构建、混合器权重的初始化策略、以及与Mixture-of-Experts方法的区别等。这些技术细节对于理解文章的贡献和MoSLoRA方法的有效性至关重要。

- (5) 实验分析与结果：
    文章对实验结果进行了详细的分析与讨论，包括与其他方法的对比、模型性能的分析以及实验结果的统计等。通过实验结果，验证了MoSLoRA方法的有效性，并展示了其在多种任务上的优越性能。

总结来说，这篇文章提出了一种基于子空间的低秩适应方法的改进研究，通过混合子空间和微调技术提升性能，并在多种任务上进行了实验验证，取得了良好的结果。

8. Conclusion:

   • (1) 该工作的意义在于提出了一种基于子空间的低秩适应方法的改进研究，旨在改进大型语言、多模态和扩散模型中的应用效果。该方法的改进有助于提升计算效率和实施便捷性，为相关领域的研究和应用提供了新的思路和方法。

   • (2) 创新点：本文提出了Mixture-of-Subspaces LoRA方法，通过混合子空间和微调技术提升性能，是一种参数高效的微调方法。性能：实验结果表明MoSLoRA在多种任务上的性能超过了原始的LoRA方法，表现出其有效性和稳健性。工作量：文章涉及多种任务上的实验验证，包括语言理解、视觉指令理解和文本到图像生成等，实验设计较为完善。然而，文章未涉及具体的工作量统计和计算复杂度分析，无法对工作量进行准确评估。

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Exploring the Role of Large Language Models in Prompt Encoding for Diffusion Models

Authors:Bingqi Ma, Zhuofan Zong, Guanglu Song, Hongsheng Li, Yu Liu

Large language models (LLMs) based on decoder-only transformers have demonstrated superior text understanding capabilities compared to CLIP and T5-series models. However, the paradigm for utilizing current advanced LLMs in text-to-image diffusion models remains to be explored. We observed an unusual phenomenon: directly using a large language model as the prompt encoder significantly degrades the prompt-following ability in image generation. We identified two main obstacles behind this issue. One is the misalignment between the next token prediction training in LLM and the requirement for discriminative prompt features in diffusion models. The other is the intrinsic positional bias introduced by the decoder-only architecture. To deal with this issue, we propose a novel framework to fully harness the capabilities of LLMs. Through the carefully designed usage guidance, we effectively enhance the text representation capability for prompt encoding and eliminate its inherent positional bias. This allows us to integrate state-of-the-art LLMs into the text-to-image generation model flexibly. Furthermore, we also provide an effective manner to fuse multiple LLMs into our framework. Considering the excellent performance and scaling capabilities demonstrated by the transformer architecture, we further design an LLM-Infused Diffusion Transformer (LI-DiT) based on the framework. We conduct extensive experiments to validate LI-DiT across model size and data size. Benefiting from the inherent ability of the LLMs and our innovative designs, the prompt understanding performance of LI-DiT easily surpasses state-of-the-art open-source models as well as mainstream closed-source commercial models including Stable Diffusion 3, DALL-E 3, and Midjourney V6. The powerful LI-DiT-10B will be available after further optimization and security checks.

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Summary
基于解码器的大型语言模型（LLM）在文本理解能力上表现优异，相较于CLIP和T5系列模型。然而，如何在文本到图像扩散模型中利用当前先进的LLM的范式尚待探索。

Key Takeaways

• 解码器型大型语言模型（LLM）在文本理解方面优于CLIP和T5系列模型。
• 直接将大型语言模型用作提示编码器会显著降低图像生成中的提示遵循能力。
• 两个主要障碍是LLM中的下一个令牌预测训练与扩散模型中对辨别性提示特征的要求之间的不对齐，以及解码器型架构引入的固有位置偏差。
• 提出了一种新的框架来充分利用LLM的能力，通过精心设计的使用指导，有效增强了提示编码的文本表示能力，并消除了其固有的位置偏差。
• 还提供了一种有效的方式将多个LLM融合到我们的框架中。
• 设计了基于LLM的扩散变压器（LI-DiT），经过了广泛的实验证实。
• LI-DiT的提示理解性能轻松超越了最先进的开源模型以及主流的闭源商业模型。
• 强大的LI-DiT-10B将在进一步优化和安全检查后提供。

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根据您提供的论文摘要和相关信息，我按照要求的格式进行整理并给出简要中文摘要：

标题：探索大型语言模型在扩散模型中的提示编码作用

作者： 马冰琦、宗朱凡、宋广路、李洪升、刘宇（英文名字分别为Bingqi Ma、Zhuofan Zong、Guanglu Song、Hongsheng Li、Yu Liu）

隶属机构：

1. 视觉感知与智能实验室（SenseTime Research）
2. 香港中文大学多媒体实验室（CUHK MMLab）
3. 上海人工智能实验室（Shanghai AI Laboratory）

关键词： 大型语言模型、扩散模型、提示编码、图像生成

链接： 论文链接待补充（根据文章发布后的实际情况提供链接）。代码GitHub链接：GitHub:None（如适用，请填写具体链接）。

摘要：

一、研究背景：随着自然语言处理领域的发展，大型语言模型（LLM）的应用逐渐广泛。本文专注于探讨LLM在扩散模型中的提示编码作用，针对复杂提示理解、精确提示遵循和高质量图像生成等任务进行研究。

二、相关工作：过去的方法在图像生成领域存在对于复杂提示理解和精确提示遵循的挑战。这些挑战影响了模型的性能和灵活性。文章提出了一个新的角度——通过利用大型语言模型来优化扩散模型的提示编码，从而改善模型的性能。此方法是基于现有的图像生成技术和自然语言处理技术的新发展，为解决现有问题提供了动机。

三、研究方法：本文提出了一种结合大型语言模型的扩散模型方法，利用语言模型的强大语义理解能力来提升扩散模型的性能。通过对提示进行编码和优化，提高了模型在复杂提示下的图像生成质量和精确性。

四、实验结果：本文的方法在多种风格和分辨率的图像生成任务上取得了显著成果，证明了方法的有效性和高性能。所生成的图像在复杂提示下展现出良好的理解能力和生成质量，支持了论文的目标和方法的有效性。

以上摘要遵循了您提供的格式和要求，力求简洁明了地概述论文的主要内容和研究成果。

好的，以下是按照您要求的格式对文章进行的总结和评价：

8. Conclusion:

   (1) 工作意义：本研究探讨了大型语言模型在扩散模型中的提示编码作用，针对图像生成任务中的复杂提示理解、精确提示遵循和高质量图像生成等挑战进行研究，具有重要的理论和实践意义。

   (2) 创新点、性能、工作量总结：
   - 创新点：文章提出了一种结合大型语言模型的扩散模型方法，利用语言模型的强大语义理解能力来提升扩散模型的性能，为解决图像生成任务中的复杂提示理解和精确提示遵循挑战提供了新的思路和方法。
   - 性能：文章所提出的方法在多种风格和分辨率的图像生成任务上取得了显著成果，证明了方法的有效性和高性能。所生成的图像在复杂提示下展现出良好的理解能力和生成质量。
   - 工作量：文章进行了充分的实验和分析，验证了所提出方法的有效性和性能。此外，文章还提出了一个全新的框架和基于该框架的LI-DiT模型，并对比了现有模型，展示了其优越性。但由于计算资源的限制，文章仅对7B参数的大型语言模型进行了实验，未来工作将验证更大规模语言模型下的有效性。同时，文章也提到了潜在的社会负面影响，如生成的图像可能包含误导或虚假信息，并承诺将在数据处理方面做出努力以应对这一问题。

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Latent Denoising Diffusion GAN: Faster sampling, Higher image quality

Authors:Luan Thanh Trinh, Tomoki Hamagami

Diffusion models are emerging as powerful solutions for generating high-fidelity and diverse images, often surpassing GANs under many circumstances. However, their slow inference speed hinders their potential for real-time applications. To address this, DiffusionGAN leveraged a conditional GAN to drastically reduce the denoising steps and speed up inference. Its advancement, Wavelet Diffusion, further accelerated the process by converting data into wavelet space, thus enhancing efficiency. Nonetheless, these models still fall short of GANs in terms of speed and image quality. To bridge these gaps, this paper introduces the Latent Denoising Diffusion GAN, which employs pre-trained autoencoders to compress images into a compact latent space, significantly improving inference speed and image quality. Furthermore, we propose a Weighted Learning strategy to enhance diversity and image quality. Experimental results on the CIFAR-10, CelebA-HQ, and LSUN-Church datasets prove that our model achieves state-of-the-art running speed among diffusion models. Compared to its predecessors, DiffusionGAN and Wavelet Diffusion, our model shows remarkable improvements in all evaluation metrics. Code and pre-trained checkpoints: \url{https://github.com/thanhluantrinh/LDDGAN.git}

PDF Submited to IEEE Access

Summary
Diffusion模型在生成高保真度和多样化图像方面显示出强大潜力，但其推理速度较慢限制了实时应用。

Key Takeaways

• Diffusion模型在生成图像质量和多样性方面优于GAN。
• DiffusionGAN利用条件GAN显著减少去噪步骤，加快推理速度。
• Wavelet Diffusion通过将数据转换为小波空间进一步提高效率。
• Latent Denoising Diffusion GAN利用预训练自编码器将图像压缩为紧凑潜在空间，显著提升推理速度和图像质量。
• 引入加权学习策略以增强多样性和图像质量。
• 在CIFAR-10、CelebA-HQ和LSUN-Church数据集上的实验证明了该模型在Diffusion模型中达到了最先进的运行速度。
• 与DiffusionGAN和Wavelet Diffusion相比，该模型在所有评估指标上都显示出显著改进。

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好的，我会按照您的要求进行回答。

1. Title: 潜式去噪扩散生成对抗网络：更快的采样速度，更高的图像质量

2. Authors: Luan Thanh Trinh 和 Tomoki Hamagami

3. Affiliation: 横滨国立大学（Yokohama National University）

4. Keywords: Diffusion models, image generation, GANs, denoising, inference speed, image quality

5. Urls: https://github.com/thanhluantrinh/LDDGAN.git （GitHub代码链接）或论文链接（如果可用，请填写具体链接；如果不可用，填写“链接不可用”）

6. Summary:

   • (1)研究背景：本文主要研究了图像生成领域的扩散模型。尽管这些模型能够生成高质量和多样性的图像，但它们的推理速度慢，阻碍了它们在实时应用中的潜力。本文旨在解决这一问题，提出了一个更快、更高质量的图像生成模型。

   • (2)过去的方法及问题：过去的扩散模型，如DiffusionGAN和Wavelet Diffusion，虽然在一定程度上提高了推理速度，但在图像质量和速度方面仍有待提高。它们未能达到GANs的性能水平。因此，需要一种新的方法来解决这些问题。

   • (3)研究方法：本文提出了潜式去噪扩散生成对抗网络（Latent Denoising Diffusion GAN）。该模型利用预训练的自动编码器将图像压缩到紧凑的潜在空间，从而显著提高推理速度和图像质量。此外，还提出了一种加权学习策略来增强多样性和图像质量。

   • (4)任务与性能：本文的方法在CIFAR-10、CelebA-HQ和LSUN教堂数据集上进行了实验验证。结果表明，该模型在扩散模型中实现了最先进的运行速度，并且在所有评估指标上都显著优于其前身模型，如DiffusionGAN和Wavelet Diffusion。此外，该模型在图像质量和多样性方面表现出色，达到了甚至超越了GANs的性能水平。

希望这个回答能满足您的要求！
7. 方法论概述：

- (1) 研究背景与问题定义：文章主要研究了图像生成领域的扩散模型，针对其推理速度慢的问题，提出了一个更快、更高质量的图像生成模型。过去的方法虽然在提高推理速度方面有所尝试，但在图像质量和速度方面仍有待提高，未达到GANs的性能水平。

- (2) 研究方法：本文提出了潜式去噪扩散生成对抗网络（Latent Denoising Diffusion GAN）。该方法利用预训练的自动编码器将图像压缩到紧凑的潜在空间，显著提高了推理速度和图像质量。此外，还提出了一种加权学习策略来增强多样性和图像质量。

- (3) 模型概述：模型首先通过一个预训练的编码器将输入数据从像素空间压缩到低维潜在表示。然后在低维潜在空间而不是小波空间或像素空间执行正向扩散过程和反向过程。这种方法有两个主要优点：首先，它能够减小输入图像的大小，从而显著提高模型的推理速度并降低计算成本；其次，与像素空间相比，低维潜在空间更适合扩散模型，从而提高了生成样本的质量和多样性。

- (4) 采样过程：模型的采样过程包括从潜在空间生成样本并返回输出图像。采样过程使用了一种算法，该算法基于后向扩散过程和生成器的预测。

- (5) 自编码器：自编码器用于学习潜在空间表示，其架构基于VQGAN。训练过程中结合了感知损失和基于补丁的对抗性损失，以确保图像的局部真实性和全局一致性。此外，使用了二维潜在变量作为编码器的输出和后续扩散过程的输入。

- (6) 损失函数与加权学习：损失函数包括对抗性损失和重建损失。对抗性损失用于训练判别器和生成器，而重建损失则用于计算生成样本与真实样本之间的差异。此外，提出了一种名为加权学习的策略来结合生成器的总体损失函数。在早期训练阶段，重建损失的重要性较高，随着训练的进行，其重要性逐渐降低，以优先使用对抗性损失。这种策略有助于提高模型的收敛速度和生成的图像多样性。

以上就是对该文章的详细方法论概述。

好的，我会按照您的要求进行回答。

结论部分：

（1）该工作的意义在于解决了扩散模型在图像生成领域中推理速度慢的问题，提出了一种更快、更高质量的图像生成模型。该模型能够显著提高推理速度和图像质量，为实时应用提供了更好的解决方案。此外，该模型还具有很好的多样性和性能水平，具有广泛的应用前景。同时，这项工作也有助于推动扩散模型在图像生成领域的进一步发展。

（2）创新点：本文提出了潜式去噪扩散生成对抗网络（Latent Denoising Diffusion GAN），利用预训练的自动编码器将图像压缩到紧凑的潜在空间，显著提高了推理速度和图像质量。此外，还提出了一种加权学习策略来增强多样性和图像质量。该模型在扩散模型中实现了最先进的运行速度，并且在所有评估指标上都显著优于其前身模型。性能：实验结果表明，该模型在图像质量和运行速度方面都取得了很好的性能。与其他先进的图像生成模型相比，该模型具有更高的图像质量和更快的运行速度。工作量：该文章的工作量较大，涉及到了模型的构建、实验设计、实验实施以及结果分析等多个方面的工作。总的来说，该文章具有较高的创新性、性能水平和工作量投入，对图像生成领域的发展具有一定的推动作用。

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DiTTo-TTS: Efficient and Scalable Zero-Shot Text-to-Speech with Diffusion Transformer

Authors:Keon Lee, Dong Won Kim, Jaehyeon Kim, Jaewoong Cho

Large-scale diffusion models have shown outstanding generative abilities across multiple modalities including images, videos, and audio. However, text-to-speech (TTS) systems typically involve domain-specific modeling factors (e.g., phonemes and phoneme-level durations) to ensure precise temporal alignments between text and speech, which hinders the efficiency and scalability of diffusion models for TTS. In this work, we present an efficient and scalable Diffusion Transformer (DiT) that utilizes off-the-shelf pre-trained text and speech encoders. Our approach addresses the challenge of text-speech alignment via cross-attention mechanisms with the prediction of the total length of speech representations. To achieve this, we enhance the DiT architecture to suit TTS and improve the alignment by incorporating semantic guidance into the latent space of speech. We scale the training dataset and the model size to 82K hours and 790M parameters, respectively. Our extensive experiments demonstrate that the large-scale diffusion model for TTS without domain-specific modeling not only simplifies the training pipeline but also yields superior or comparable zero-shot performance to state-of-the-art TTS models in terms of naturalness, intelligibility, and speaker similarity. Our speech samples are available at https://ditto-tts.github.io.

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Summary
大规模扩散模型展示了在多种模态（如图像、视频和音频）上出色的生成能力，但在文本转语音系统中，特定领域的建模因素限制了扩散模型的效率和可扩展性。

Key Takeaways

• 大规模扩散模型在图像、视频和音频生成方面表现出色。
• 文本转语音系统通常需要领域特定的建模因素，如音素和音素级持续时间，以确保文本和语音之间的精确时序对齐。
• 文章介绍了一种名为 Diffusion Transformer (DiT) 的高效可扩展模型，利用现成的预训练文本和语音编码器。
• DiT 通过交叉注意力机制和语音表示长度预测来解决文本-语音对齐的挑战。
• 在模型架构中整合语义指导以改善语音的潜在空间对齐。
• 实验结果显示，无需领域特定建模的大规模扩散模型在自然性、可懂度和说话者相似度等指标上表现优异。
• 训练数据集规模达到 82K 小时，模型参数为 790M，且展示了零-shot性能优越性或可比性。
• 提供了项目网站以供获取语音样本：https://ditto-tts.github.io。

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7. 方法论：

(1) 首先，该文章提出了一种基于扩散模型的文本到语音转换（TTS）方法。不同于传统的TTS模型，该方法不依赖于特定的语音域建模，如音素和时长。

(2) 为了实现这一目标，文章引入了两种主要方法：一是使用语音长度预测器，该预测器可以预测生成语音的总长度，无需依赖音素级别的时长或固定的语音长度；二是对预训练的神经音频编解码器进行微调，以增强文本和语音嵌入之间的对齐。

(3) 文章还详细描述了扩散模型的构建和训练过程。通过引入条件扩散模型，将文本信息融入到扩散模型中，从而生成与文本相匹配的语音。此外，为了提高计算效率和输出质量，文章在潜在空间中进行扩散模型的运算。

(4) 为了丰富上下文信息和应对零启动音频提示，文章还介绍了在模型训练中加入随机跨度掩码的方法。这种掩码不仅可以丰富模型的上下文信息，还可以使模型明确需要生成的部分。

(5) 在实验设置方面，文章使用了大规模的语音-文本数据集进行模型训练，并通过多种客观和主观指标对模型进行评估。为了比较，文章还选择了多种先进的TTS模型作为基线模型。

(6) 最后，文章介绍了模型的架构和细节，包括文本编码器、神经音频编解码器、扩散模型、语音长度预测器等组件的设计和训练过程。同时，文章还详细说明了模型的推理过程和评价指标。

总的来说，该文章提出了一种基于扩散模型的TTS方法，通过引入语音长度预测器和微调神经音频编解码器，实现了高质量的文本到语音转换。

好的，基于您提供的文章摘要和结论，我将按照要求的格式进行回答：

8. 结论：

(1) 工作意义：该文章提出了一种基于扩散模型的文本到语音转换（TTS）方法，具有重要的实际应用价值。该方法能够高质量地将文本转换为语音，为语音识别、自然语言处理等领域提供了新的思路和方法。同时，该方法的提出也推动了相关技术的发展和进步。

(2) 创新性、性能和工作量评价：

- 创新性：该文章提出的基于扩散模型的TTS方法，不同于传统的TTS模型，不依赖于特定的语音域建模，如音素和时长。该文章引入了语音长度预测器和预训练的神经音频编解码器的微调方法，实现了高质量的文本到语音转换。

- 性能：实验结果表明，该文章提出的TTS方法在自然度、清晰度和发音相似性等方面表现出优异的零样本性能。同时，该方法还具有良好的可扩展性，可以在大规模数据集和更大模型上实现更好的性能。

- 工作量：该文章详细介绍了扩散模型的构建和训练过程，以及模型的架构和细节。此外，文章还介绍了在模型训练中加入随机跨度掩码的方法，以丰富上下文信息和应对零启动音频提示。工作量较大，需要进行复杂的模型设计和实验验证。

希望这个回答能够满足您的要求。

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