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TextDiffuser框架图,包含两个阶段:布局生成与图像生成 在Inference阶段,TextDiffuser非常灵活,有三种使用方式: 1. 根据用户给定的指令生成图像。并且,如果用户不满意第一步Layout Generation生成的布局,用户可以更改坐标也可以更改文本的内容,这增加了模型的可控性。 2. 直接从第二个阶段开始。根据模板图像生成最终结果,...
GIT模型是可以直接从图像学到的文本输出。 Example 3 例子3是一张超市价签的图片,从右边识别出的文字可以看出,这个模型可以准确识别出图片是一个价钱和上面所显示的货币和价格 ($14.88)。 Example 4 有人可能会有疑问,模型既然不需要借助OCR系统就可以正确的识别出图片中的文字,是否是模型学习到图片周围的语义信息...
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...
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。
文本到图像的 AI 模型仅根据简单的文字输入就可以生成图像。用户可以输入他们喜欢的任何文字提示——比如,“一只可爱的柯基犬住在一个用寿司做的房子里”——然后,人工智能就像施了魔法一样,会产生相应的图像。 文本生成图像(text-to-image)可以根据给定文本生成符合描述的真实图像,其是多模态机器学习的任务之一,具有...
1. 模态偏置,即在文本生成的过程中,来自LLMs的语言先验会占据生成过程的主导地位,这是由于通常情况下LLMs的能力更强,且来自视觉的指导的强度弱导致的。 2. 物体混淆,即这些在大量数据上进行过预训练的大模型的泛化能力将会退化到指定的微调数据集,从而导致I2T模型生成的文本中出现图像中并不存在的物体(而该物体...
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 ...
自回归模型在实现文本生成图像上大概有以下策略: 和VQ-VAE(矢量量化变分自动编码器)进行结合,首先将文本部分转换成token,利用的是已经比较成熟的SentencePiece模型;然后将图像部分通过一个离散化的AE(Auto-Encoder)转换为token,将文本token和图像token拼接到一起,之后输入到GPT模型中学习生成图像。
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 ...