经典模型 Stable Diffusion初代:Latent Diffusion Model(2022) 新王当立 DiT:Scalable Diffusion Models with Transformers(2023) 本文介绍在DDPM基础上发展出来的各种图像生成模型,从始祖的DDPM模型架构开始,我们会先探究U-Net的作用,讨论条件生成的方案:当U-Net的Scale Up效果不好时,Google提出了级联扩散模型的方案;而...
现在应该很容易想到图像生成模型的目标就是:训练一个网络模型去拟合真实图片分布,并使得拟合的图像分布尽量接近真实图像分布。那么如何衡量两个分布尽量接近这件事情呢? 极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation) 如何衡量两个分布尽量接近这件事情呢?如今,绝大多数图像生成模型使用的极大似然估计法, 极大似然估计法...
为解决这一挑战性问题，智源发布了统一图像生成模型 OmniGen。OmniGen 模型具有良好的简洁性和易用性，集成了多种基础图像生成任务，包括但不限于：文生图、图像编辑、角色一致性生成、基于视觉条件的生成等。OmniGen 支持基于任意多模态的文图指令完成任务，而无需任何其他额外插件和操作。二、能力 OmniGen 集多项...
都说2022年是AIGC元年，是因为许多模型的泉涌背后都是基于扩散模型。扩散模型的大红大紫逐渐取代了GAN，并成为当前业界最有效的图像生成模型，就比如DALL.E 2、谷歌Imagen都是扩散模型。然而，最新提出的「一致性模型」已被证明可以在更短的时间内，输出与扩散模型相同质量的内容。这是因为，这种「一致性模型」采用了...
4、推出Amazon Titan图像生成模型预览版 在图像生成方向，AWS推出Amazon Titan图像生成模型预览版。用户输入文字，就能实现扩展或更换背景、调整主体方向、改变图像尺寸等图像编辑要求。该模型由高质量、多样化的数据训练而成，可以理解复杂的提示词，创建更准确的输出，例如具有包容性属性和有限失真的逼真图像。企业还可以用专...
只需Image Tokenizer，Llama也能做图像生成了，而且效果超过了扩散模型。来自港大和字节的研究人员，提出了基于自回归模型Llama的图像生成方法。目前该模型已经开源，并在GitHub斩获了近900颗星标。扩散模型出现后，取代了自回归方法，一度成为图像生成的主流技术路线。但在ImageNet测试基准上，作者提出的LlamaGen表现超越了...
DPG-Bench(Dense Prompt Graph Benchmark)是一个用于评估文本到图像生成模型的基准测试,主要关注模型在复杂语义对齐和指令跟随能力方面的表现。 CogView4-6B,其在 DPG-Bench基准测试中的综合评分排名第一,在开源文生图模型中达到 SOTA。 二、任意长度&任意分辨率 ...
图像生成的大模型有哪些 图像成像模型,先来看下针孔相机的成像模型:为了数学建模的方便,通常将成像平面放到凸透镜和物体之间,此时和以上两种成像模型不同的是以上两种是倒立的像,而该成像模型是正像齐次坐标:齐次坐标(homogeneouscoordinates)是射影几何常用的一种表
生成式模型:它对p(X|z)进行建模,输入是隐含变量,输出是观察变量的概率。通常给出的驶入是图像具备的性质,而输出是性质对应的图像。 生成模型 模型目标: 训练数据集的模型:x~Ptrain(x) 生成样本的模型:x~Pmodel(x) 令Pmodel(x) = Pdata(x)