训练一个prior的encoder模型(101亿),将文本特征转换为一个lantent变量,利用diffusion模型/ag;decoder来生成图像,利用diffusion(35亿参数的glide模型)。 Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding 2022年google提出的imagen,效果超过dalle2. 基本网络结构思路都是diffusion这一套类似...
对于输入图像，首先使用多视角扩散模型在固定相机视角下合成6个新视角图像，从不同的视角捕捉了3D资产丰富的纹理和几何先验，将3D生成任务从单视角重建转化为难度更低的多视角重建任务。然后将生成的多视角图像输入基于Transformer的稀疏视角大规模重建模型。利用上一阶段生成的多视角图像，重建模型学习处理多视角扩散引入的...
本文来自DataLearner官方网站:OpenAI最新的文本生成图像大模型DALL·E3发布!生成的图像不忽略每一个细节的文本!DALL·E 系列是由 OpenAI 开发的一系列基于大型语言模型的文本到图像生成系统。它们的核心目标是…
CLIP 通过创建一个分数来配对文本和图像，该分数旨在表示图像和文本的匹配程度。然后，可以将该分数输入下游应用程序进行进一步处理，例如图像标记和标记。OpenAI 的 DALL-E 的性能在很大程度上依赖于 CLIP，它用于评估模型的性能并创建训练 DALL-E 的图像标题数据库。研究人员首先对Dollar Street数据集的图像与CLIP中手...
🌐在探索生成式模型的未来,多模态大模型正崭露头角。与仅处理文本或文图跨模态的模型不同,它们能够实现任意模态间的相互转化,为内容创作带来无限可能。🎨清华大学TSAIL团队引领潮流,发布了一款基于Transformer的多模态生成式模型。该模型在LAION-5B大规模图文数据集上训练,采用UniDiffuser概率建模框架,实现了图生文...
在2023年的9月26日,MetaAI发布了一个Emu大模型,这是一个文本生成图像大模型,基于28亿参数的U-Net进行预训练得到,然后使用几千张高质量图像进行质量微调(Quality-Tuning)来提高模型的效果。不过,Emu模型并没有开源。但是,上周,Meta官方发布了一个全新的独立的文本生成图像系统Imagine,可以免费创作图像,质量很高。
统一建模:通过将不同模态(图像和文本)表示为相同的标记,Chameleon 能够在一个共享的表示空间中进行处理,避免了传统模型中对不同模态使用不同编码器和解码器的限制。 技术创新:模型在训练过程中采用了新的架构改进和训练技术,如查询-键归一化和层归一化的重新排列,以提高训练的稳定性和可扩展性。
图像生成模型王牌Diffusion Transformers系列解析之DiT#人工智能 #机器学习 #计算机 #大模型 圆圆的算法笔记 754 0 港中文上海AI LAB联合提出,多专家CLIP多阶段对比学习,提取细粒度多模态表征#人工智能 #大模型 #香港中文大学 #多模态 圆圆的算法笔记 561 0 DeepSeek-R1 挑战2023年新高考Ⅰ卷数学!最终得分是.....
在多模态大模型(Large Multi-modal Models)领域,高效的模态对齐(modality alignment)是至关重要的,但现有工作中模态对齐的效果却往往受制于缺少大规模的高质量的「图像-文本」数据。 为了解决这一瓶颈,近日,中科大和上海AI Lab的研究者们最近推出了具有开创性意义的大型图文数据集ShareGPT4V。
1. 近两年内,文本到图像(T2I)模型发展迅猛,产生了高质量、多样性和创造性的图像生成,但大多数模型难以与自然语言有效沟通,需要复杂的提示调整。 2. 研究人员受到DALLE3的启发,提出了交互式文本到图像(iT2I)任务,使人们能够与大型语言模型(LLM)进行自然语言交互,实现高质量图像生成和问题回答。