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...
类别条件生成常用于图像生成领域,ImageNet 是其常见的实例,主要用于图像分类任务,拥有1000个类别标签。在生成图像时,可以指定对应的类别标签,让模型按照类别进行图像生成。 2)文本条件生成 文本条件生成是目前最流行的图像生成方法,其模型可根据输入的自然语言描述来生成相应的图像。 3)位置条件 当对图像的物体布局或主...
图像生成(Image generation,IG)则是指从现有数据集生成新的图像的任务。图像生成模型包括无条件生成和条件性生成两类,其中,无条件生成是指从数据集中无条件地生成样本,即p(y);条件性图像生成是指根据标签有条件地从数据集中生成样本,即p(y|x)。 图像生成也是深度学习模型应用比较广泛、研究程度比较深的一个主题,...
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...
1、统一性:OmniGen 天然地支持各种图像生成任务,例如文生图、图像编辑、主题驱动生成和视觉条件生成等。此外,OmniGen可以处理经典的计算机视觉任务,将其转换为图像生成任务。 2、简单性:OmniGen 的架构高度简化。此外,与现有模型相比,它更加用户友好,可以通过指令完成复杂的任务,而不需要冗长的处理步骤和额外的模块(如...
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...
一、Flux 模型 (一)优势 高质量图像生成:作为较新的模型,在图像生成质量方面表现卓越,能够产出细节丰富、光线质感良好且接近实景的图片。 细节处理出色:在对手指、发丝等细微之处的处理有显著进步,可生成更逼真的效果。 准确理解提示词:对于提示词的语义理解精准,能更好地遵循复杂的场景构图指令,使生成的图片具有较...
扩散模型(Diffusion Model)是一种图像生成技术,扩散模型分为两阶段: 加噪:沿着扩散的马尔可夫链过程,逐渐向图像中添加随机噪声; 去噪:学习逆扩散过程恢复图像。常见变体有去噪扩散概率模型(DDPM)等。 通过带条件引导的扩散模型学习文本特征到图像特征的映射,并对图像特征进行解码得到最终图像。DALLE-2 使用 CLIP 对文...
AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是一种基于人工智能技术生成内容的方法,它在图像生成领域有广泛的应用。图像生成是指通过计算机算法和模型生成新的图像,这些图像可能是完全虚构的、艺术创作的、或者是根据现有图像进行修改和增强的。下图的人物则是由图像生成技术生成的假人脸,也就是世界上完全不存在的人脸...
图像生成模型是目前业内研究的焦点,而目前诸如Sora等前沿生成模型,其所基于的主体架构都是Diffusion Transformers(DiT)。Diffusion Transformers(DiT)是论文Scalable Diffusion Models with Transformers(ICCV 2023)中提出的,是扩散模型和Transformer的结合,也是Sora使用的底层生成模型架构,将Diffusion Transformers从图像生成扩展...