3)在有限数据下图像合成领域潜在的应用和未来方向的全面讨论。 为了填补这一空白并为新手研究人员提供信息丰富的介绍,本综述对有限数据下图像合成的发展提供了全面的回顾和新的分类法。特别是,它以全面和全方位的方式涵盖了问题定义、要求、主要解决方案、流行的基准数据集以及尚存的挑战。 生成模型(扩散模型和大型语言...
得益于这些优势,扩散模型已成为条件图像生成中的首选工具,近年来基于扩散的条件图像生成(Diffusion-based Conditional Image Synthesis, DCIS)的研究发展迅速。 随着该领域研究的快速发展,模型架构、训练方法和采样技术的多样化,以及条件生成任务范围的广泛性,使得研究人员难以全面掌握基于扩散模型的条件图像生成(DCIS)领域的...
In-Context Generation(上下文生成):在上下文生成任务中,根据一对特定任务示例图像和文本指导,在新的查询图像上理解并执行特定任务。 Brain-Guided Generation(脑信号引导生成):脑信号引导生成任务专注于直接从大脑活动控制图像创建,例如脑电图(EEG)记录和功能性磁共振成像(fMRI)。 Sound-Guided Generation(声音引导生成)...
在第一章节,该综述描述了多模态图像合成与编辑任务的意义和整体发展,以及本论文的贡献与总体结构。 在第二章节,根据引导图片合成与编辑的数据模态,该综述论文介绍了比较常用的视觉引导,文字引导,语音引导,还有近期DragGAN提出的控制点引导等,并且介绍了相应模态数据的处理方法。 在第三章节,根据图像合成与编辑的模型框...
认识到这一不足,多项研究旨在控制预训练的文本到图像(T2I)模型以支持新颖的条件。在这个综述中,我们对可控生成与T2I扩散模型的文献进行了全面调研,涵盖了这一领域的理论基础和实践进展。我们的综述从去噪扩散概率模型(DDPMs)和广泛使用的T2I扩...
除了在图像生成、恢复和增强方面取得的重大进步外,扩散模型在图像编辑方面也实现了显著突破,相比之前占主导地位的生成对抗网络(GANs),前者具有更强的可控性。 不同于“从零开始”的图像生成,以及旨在修复模糊图像、提高质量的图像恢复和增强,图像编辑涉及对现有图像外观、结构或内容的修改,包括添加对象、替换背景和改变...
AI综述:该论文介绍了Latent Diffusion Models(LDM)在高分辨率视频生成任务中的应用。通过在低维潜空间中训练扩散模型,LDM实现了高质量图像合成,并避免了过多的计算需求。作者将LDM应用于视频生成,并进行了fine-tuning,实现了对512 x 1024分辨率驾驶视频的优秀表现。此外,作者还将现有的文本到图像LDM模型转换为高效、精...
一文看尽297篇文献!中科院领衔发表首篇「基于扩散模型的图像编辑」综述,算法,模态,草图,中科院,扩散模型,图像编辑,视频生成模型
认识到这一不足,多项研究旨在控制预训练的文本到图像(T2I)模型以支持新颖的条件。在这个综述中,我们对可控生成与T2I扩散模型的文献进行了全面调研,涵盖了这一领域的理论基础和实践进展。我们的综述从去噪扩散概率模型(DDPMs)和广泛使用的T2I扩散模型的基础知识简介开始。然后,我们揭示了扩散模型的控制机制,从理论上...
AI综述:该论文探讨了现有的大规模文本生成和基于文本编辑图像的方法在生成和编辑结果上存在的一致性问题,并提出了一种名为MasaCtrl的调整自由的方法,以同时实现一致的图像生成和复杂的非刚性图像编辑。该方法将现有的扩散模型中的自注意力转化为互注意力,以查询源图像中相关的本地内容和纹理,以实现一致性。同时,该...