引入新颖条件可以在多个任务中发挥用处,其中包括图像编辑、图像补全、图像组合、文/图生成3D。 例如,在图像编辑中,可以利用定制化方法,将图中出现猫编辑为特具有定身份的猫。其他内容请参考论文。 总结 这份综述深入探讨了文本到图像扩散模型的条件生成领域,揭示了融入文本引导生成过程中的新颖条件。 首先,作者为读者提...
图卷积网络(GCN)是一种特殊的卷积网络,其中神经网络以图形的形式而不是线性的形式应用[27]。此外,最近的趋势是使用图模型来解决 MOT 问题,其中从连续帧中检测到的一组目标被视为一个节点,两个节点之间的链接被视为一个边缘。通常情况下,数据关联是通过应用匈牙利算法来完成的[28]。下图为基于GCN的目标跟踪示例。
第4节总结了根据我们提出的分类控制文本到图像扩散模型的现有方法。最后,第7节展示了可控文本到图像生成的应用。 分类法 利用文本到扩散模型进行条件生成的任务代表了一个多方面且复杂的领域。从条件视角来看,我们将这个任务划分为三个子任务(参见...
新文等人提出了Siamese RPN(区域提案网络)结构作为预测因子。他们还提出了一种数据关联模块的自适应阈值确定方法[71]。因此,Siamese网络的整体稳定性得到了改善。与transformer模型相反,贾旭等人提出了一种基于注意力的在Siamese网络的结构下的轻量级跟踪头,增强了前景目标在目标框内的定位[58]。另一方面,Philippe 等人已...
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
全面理解长视频的多模态大语言模型综述 | 大语言模型 (LLM) 与视觉编码器的集成最近在视觉理解任务中表现出色,利用其固有的能力来理解和生成类似人类的文本以进行视觉推理。鉴于视觉数据的多样性,多模态大语言模型 (MM-LLM) 在理解图像、短视频和长视频的模型设计和训练方面表现出差异。我们的论文重点关注长视频理解...
1、NLP和LM基础知识 2、NN基础知识 3、LM基础架构、预训练模型基础知识 4、高效微调 5、高效训练和压缩 6、如何完成基本任务 7、生物医学 8、法律智能 9、脑神经科学 第一章 NLP和LM基础知识 1、自然语言处理基础 图灵测试(模仿游戏)鸭子定律 NLP综述:Advances in NLP 介绍了过去几十年的发展过程 ...
图模型 图卷积网络(GCN)是一种特殊的卷积网络,其中神经网络以图形的形式而不是线性的形式应用[27]。此外,最近的趋势是使用图模型来解决 MOT 问题,其中从连续帧中检测到的一组目标被视为一个节点,两个节点之间的链接被视为一个边缘。...
此外,最近的趋势是使用图模型来解决 MOT 问题,其中从连续帧中检测到的一组目标被视为一个节点,两个节点之间的链接被视为一个边缘。通常情况下,数据关联是通过应用匈牙利算法来完成的[28]。下图为基于GCN的目标跟踪示例。 下表给出了用图模型解决 MOT 问题的概述。
引入新颖条件可以在多个任务中发挥用处,其中包括图像编辑、图像补全、图像组合、文/图生成 3D。例如,在图像编辑中,可以利用定制化方法,将图中出现猫编辑为特具有定身份的猫。其他内容请参考论文。 总结 这份综述深入探讨了文本到图像扩散模型的条件生成领域,揭示了融入文本引导生成过程中的新颖条件。首先,作者为读者提供...