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
尽管Transformer体系结构因其灵活性和可扩展性,在各个领域占主导地位,但在视觉生成领域,主要使用基于 CNN 的U-Net体系结构,特别是在基于扩散的模型中。为填补这一空白,本文引入了GenTron,这是采用基于Transformer的扩散生成模型。初始步骤是将Diffusion Transformers(DiTs)从分类到文本调整,这涉及对调整机制进行深入的经验...
与单步骤生成模型相比,这一过程也使得扩散模型在条件约束的嵌入上具有独特优势。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...
Paint-by-example的目标是设计,通过输入(xs, xr, m),生成图像y,数据表达如下{(xs, xr, m), y},其中xs代表原始图像,xr代表参考图像,m代表mask蒙版,y代表生成图像。 首先构成上述数据比较困难,为了解决这个问题,将数据变成{(m¯⊙Xs,Xr,m),Xs}的结构,其中m代表mask,从目标对象的box生成;m¯=1−m,...
大类系列模型来生成图像的时候,主要提供的就是纹身图这个过程,然后在这里整个网络结构的构成呢,有两部分来构成,一个呢是clip模型,一个呢就是我们的。扩散模型,那克Li模型呢,是从文本到图像之间的一个映射,然后Di优善模型也是我们的扩散模型,用来生成图片,大家来看一下,在这里这是我们的文本,这是图片,也说这个...
目前基于扩散模型的方法,如新视角合成或 2D 到 3D 的转换,虽然有所尝试,但依然受到训练数据泛化能力、生成图像质量以及运行时间过长等问题的限制。 针对这一问题,研究员们开发了一种名为 Diff3DEdit 的创新方法。该方法无需进行微调和额外的训练,巧妙地利用了预训练的图像扩散模型所提供的先验知识,以实现单图像的...
这里给大家介绍的是关于一种新的三维内容生成方法,叫做DreamCraft3D,它可以利用二维参考图像来指导几何雕刻和纹理增强的阶段,从而产生高保真和一致的三维对象。在后台私信「Craft3D」,即可获取论文pdf&代码地址。 文章的主要贡献有: 1、视角依赖的扩散模型:为了雕刻出能够一致渲染的几何形状,文章提出了一种基于得分蒸馏...
图像-视频生成新方法:高保真,无需微调 | 图像到视频(I2V)生成任务在开放领域中总是难以保持高保真。传统的图像动画技术主要集中在特定领域,如人脸或人体姿势,很难推广到开放领域。最近几个基于扩散模型的 I2V 框架可以为开放域图像生成动态内容,但无法保持保真度。
PixArt-Σ在保持较小模型大小(0.6B参数)的同时,实现了优于现有文本到图像扩散模型(如SDXL和SD Cascade)的图像质量和用户提示遵循能力。 该模型能够生成4K图像,支持电影和游戏等行业高质量视觉内容的生产。 PixArt-Σ模型框架&方法: 数据集扩展: 为了提高数据集的美学质量,研究者们将内部数据集从14M(百万)扩展到33...
城市三维创新团队的研究工作:基于文生图扩散模型的情感图像内容生成已发表在计算机视觉顶级会议 CVPR 2024上。 城市三维创新团队的研究工作EmoGen: Emotional Image Content Generation with Text-to-image Diffu…