方法恢复场景光照和色调映射参数,允许在室内或室外场景的单帧或视频中逼真地组合任意虚拟对象。基于物理的流水线进一步实现了自动材质和色调映射的细化。research.nvidia.com/lab 5、RegionDrag: Fast Region-Based Image Editing with Diffusion Models 基于点拖动的图像编辑方法,如DragDiffusion,吸引了相当多的关注。然而...
采样sampling 的过程(生成过程)为:将有噪声的图像(第一张图像为随机采样的高斯分布噪声)减去模型预测的噪声(噪声前面的其它参数可以由上面加噪的过程反向推导出来)不断把噪声去掉以恢复出原始的图像。 方差项也可以由模型来预测。 参考文献:Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models 引导扩散模型(Guided Diffusion...
Mei, Kangfu, and Vishal M. Patel. "VIDM: Video Implicit Diffusion Models." arXiv preprint arXiv:2212.00235 (2022). 视频文本生成 VideoLDM 在这里,我们将 LDM 范例应用于高分辨率视频生成,这是一项特别耗费资源的任务。 我们首先仅在图像上预训练 LDM;然后,我们通过在潜在空间扩散模型中引入时间维度并对编...
随着人工智能在图像生成,文本生成以及多模态生成等领域的技术不断累积,生成对抗网络(GAN)、变微分自动编码器(VAE)、normalizing flow models、自回归模型(AR)、energy-based models以及近年来大火的扩散模型(Diffusion Model)。 Diffusion models是生成模型的一种,同样的还有GAN,VAE,Flow模型等 SegDiff Abstract 目前最...
CVPR 2023|Imagic: Text-Based Real Image Editing with Diffusion Models 基于文本的图像编辑 #AI #图像编辑 #扩散模型 #论文 - 梨zz于20230329发布在抖音,已经收获了135个喜欢,来抖音,记录美好生活!
在线购物及增强现实(AR) | IDM-VTON项目通过改进扩散模型(Diffusion Models)来提供更加逼真的虚拟试穿体验,用于时尚零售、在线购物以及增强现实(AR)等领域,让消费者能够在没有实体服装的情况下,预览衣服在自己身上的效果。 虚拟试穿技术往往受限于模型的真实感和适用场景的限制,一些解决方案只能在特定背景或光照条件下...
因此,作者希望利用 Diffusion Models 几近完美的重建能力(DDIM)来解决这个问题。 如下左图所示,作者首先用 DDIM inversion 将待编辑的图像转换到隐空间,然后用 CLIP 来微调 score function. 截自论文 损失函数包含两部分: Directional CLIP loss:Ldirectional(xgen,ytar;xref,yref)=1−⟨ΔI,ΔT⟩‖ΔI‖...
3.1 感知图像压缩 3.2 潜在扩散模型 3.3 条件式生成模型 4 实验 4.1 感知压缩权衡 4.2 具有潜在扩散的图像生成 4.3 条件潜在扩散 4.4 具有潜在扩散的超分辨率 4.5 潜在扩散修补 High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Modelsgithub.com/CompVis/lateCompVis/stable-diffusion · Hugging FaceGitHub - ...
1、ViewDiff: 3D-Consistent Image Generation with Text-to-Image Models 3D资产生成正受到大量关注,受到最近文本引导的2D内容创建成功的启发,现有的文本到3D方法使用预训练文本到图像扩散模型来解决优化问题,或在合成数据上进行微调,这往往会导致没有背景的非真实感3D物体。
类比到图像生成任务,就是给图片不断加上微小的噪声,到一定时间,图像本身就会变成纯噪声,这个过程也是不可逆的,而扩散模型就是想用AI这一有力武器将纯噪声图像恢复成原始图像。 当然,纯噪声图像里面不包含原有图像的任何信息,因此这个逆过程是不可能完成的。因此,在逆过程中,我们要给一些条件,才能让逆过程按我们...