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...
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,...
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...
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...
第一种是利用Autoregressive模型(例如GPT),输入文本表征,生成图像表征向量降维(如PCA)后的表征 第二种是利用Diffusion,输入文本表征,生成大小一致的图像表征向量。 2.3 Imagen Imagen是Google发布的一种文本到图像生成的Diffusion Model,它可以根据给定的文本描述生成一张高清晰度的图片。整个生成过程包含三个主要模块:Froz...
一、无条件生成模型 1.1 ProGAN 生成性对抗网络(GAN)是机器学习中一个相对较新的概念,于2014年首次引入。GAN的目标是合成与真实图像无法区分的人工样本,如图像。GAN的基本组成部分是两个神经网络:一个新样本的生成器(G),一个从训练数据和生成器输出中提取样本并预测它们是“真”还是“假”的鉴别器(D)。生成器...
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...
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...
我们提出了 Pathways (Dean, 2021) 自回归文本到图像 (Pathways Autoregressive Text-to-Image,Parti) 模型,该模型可生成高保真逼真图像,并支持涉及复杂构图和世界知识的内容丰富的合成。 Parti 将文本到图像的生成视为序列到序列的建模问题,类似于机器翻译,以图像标记序列作为目标输出,而不是另一种语言中的文本标记。
和Sora作为视频生成模型使用的Transformer架构相似,TripoSR和LRM都基于Transformer架构。 这种方式将图像生成3D模型的任务巧妙地理解为一场跨维度的语言翻译。想象一下,每一张输入的图像都是一种独特的语言,而模型的任务,就是将这种图像语言翻译成另一种三维的表达——3D模型语言。