应用: 生成式模型在图像生成、文本生成、样本生成等任务中表现出色。此外,它们还常用于生成新的训练样本,数据增强等。 判别式模型(Discriminative Models): 目标: 判别式模型的主要目标是学习并建模类别之间的决策边界,即模型关注于区分不同类别之间的差异。 例子: 支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、逻辑回归(...
作者开发了一种统一的医学图像-文本生成模型——MINIM,能够基于文本指令在不同的成像模式下合成不同器官的医学图像,具有作为通用医学人工智能(GMAI)的潜力。 在许多临床和研究环境中,缺乏高质量的医学成像数据集阻碍了人工智能(AI)临床应用的潜力。这一问题在不太常见的情况、代表性不足的种群和新兴的成像方式中尤为...
最近谷歌又发布了全新的文本-图像生成Muse模型,没有采用当下大火的扩散(diffusion)模型,而是采用了经典的Transformer模型就实现了最先进的图像生成性能,相比扩散或自回归(autoregressive)模型,Muse模型的效率也提升非常多。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2301.00704.pdf 项目链接:https://muse-model.github.io/ Muse...
目前,开源的扩散模型在生成的图像中嵌入精准文本表现不佳,主要有3个原因: 1)缺乏包含全面文本内容注释的大规模图像和文本配对数据集。现有的大规模图像扩散模型的训练数据集,如LAION-5B,缺乏手动注释或文本内容的OCR结果。 2)许多开源扩散模型使用的文本编码器,如CLIP文本编码器,采用基于词汇的分词器,无法直接访问字...
图像生成模型终于学会了拼写单词,秘诀竟是字符特征? 过去的一年里,随着 DALL-E 2,Stable Diffusion 等图像生成模型的发布,text-to-image 模型生成的图像在分辨率、质量、文本忠实度等方面都得到了飞跃性提升,极大促进了下游应用场景的开发,人人都成了 AI 画家。
图像生成文本模型 文本图片生成器,论文名称:SynthTIGER:SyntheticTextImageGEneratoRTowardsBetterTextRecognitionModels论文地址:https://arxiv.org/abs/2107.09313开源代码:https://github.com/clovaai/synthtiger开源数据:https://github.com/clovaai/
我们提出了一种名为Muse的新型文本到图像生成模型,该模型在图像生成性能上达到了先进水平,同时比传统的扩散或自回归模型更加高效。Muse模型是在离散标记空间的遮蔽建模任务上训练的,通过给定从预先训练的大型语言模型(LLM)中提取的文本嵌入,Muse被训练来预测随机遮蔽的图像标记。与...
继Imagen 后,谷歌又推出了文本 - 图像生成模型 Parti。 你见过一只小狗破壳而出吗?或者用飞艇俯瞰蒸汽朋克中的城市?又或者两个机器人在电影院像人类一样看电影…… 这些听起来可能有些天马行空,但一种名为「文本到图像生成」的新型机器学习技术使这些成为可能。
最近阅读了一篇名为《TOAST:Transfer Learning via Attention Steering》的论文,论文中,作者使用了一个迁移学习模型,既可以实现图像分类算法的迁移,又可以实现文本生成算法的迁移,令人振奋的是:这两种迁移都展示了惊艳的效果。 1.迁移学习的概念 迁移学习是指在一个领域(源领域)学习到的知识,用来帮助另一个领域(目标...