Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross Attention Prompt-to-Prompt (P2P) 所要解决的是如何编辑已生成的图像,这听起来可能跟可控生成不太相干,但其展现了操纵Cross-Attention Map的巨大潜力,同时对可控生成技术带来了相当多的启发! Unet中的Cross-Attention可视化(转自原文) 正如上图所示,P2P首先发现文本token...
device=0)# we can pre-define valid option setsvalid_weapons=["sword","axe","mace","spear","bow","crossbow"]# define the promptprogram=guidance("""The following is a character profile for an RPG game in JSON format.```json{"description": "{{description}}...
3.3 结合prompt-to-prompt注意力控制的主题驱动图像编辑 BLIP-Diffusion将主题嵌入与文本提示嵌入相结合,作为多模态条件引导扩散模型生成。受prompt-to-prompt的启发,通过操纵prompt token的交叉注意力图可以实现基于主题驱动的图像编辑。 图9展示了BLIP-Diffusion使用特定主题编辑原始图像的能力。假设原始图像的生成过程是已...
我们都说,Prompt 本质上是一种激发语言模型中知识的手段。因此,它应该不仅仅局限于数据集或者说任务的层面,激发模型对于某个任务的“知识”,还应该扩展到范围更广的控制属性层面,激发模型对于某种输出属性的 sense ! 于是,我们不妨把视角从 task scaling 挪开,更多地关注一下 Prompt 对于可控性的 buff 加成。 今天...
首先是探索的角度,我们基于action space可以更high level的探索到多样的样本,例如,以“I like”作为prompt,即使是完全均匀随机的sample action也可以得到如下结果: Example 1: I like to work with a lot of different people. I’m a big fan of the creative process. ...
1 设计 Prompt 由于预训练任务与下游任务之间存在差距,为了充分利用模型在预训练阶段习得的知识,可以通过设计 prompt 的方法,将下游任务建模为预训练任务。下面是 Prompting PLM 在非生成任务上的应用,可以清晰地理解 prompt 相对于 fine-tuning 的价值。
但由于Canny ControlNet在训练时是以全图canny为条件控制训练的,直接叠加Canny ControlNet,背景区域会因为Canny图中无梯度而在生成图中虚化严重,与prompt描述不符。为此,我们提出了一种training-free的策略,如下图所示(Text Encoder和Inpainting ControlNet省略),在Canny ControlNet与U-net结合时,我们增加了一个商品前景...
给出的prompt：a lot of people talking to each other，多人控制上 T2I-Adapter 会更精确一些。T2I...
IP-Adapter训练代码:GitHub - tencent-ailab/IP-Adapter: The image prompt adapter is designed to enable a pretrained text-to-image diffusion model to generate images with image prompt. pbihao.github.io/projec 视频生成控制提升几十倍,新一代轻量级ControlNeXt火了,贾佳亚团队正挑战Scaling Law编辑于 2024...
Arxiv链接如下:BLIP-Diffusion: Pre-trained Subject Representation for Controllable Text-to-Image Generation and Editing; 源码链接:github 链接 ; BLIP-Diffusion; 图1 为部分效果图,笔者以为,截止目前这是开源可控图像生成的最好效果; 图1:原图+控制文本(Prompt) 生成示例图 图2:原图+控制文本(Prompt) 生成示...