文本到图像的生成模型(Text-to-Image)在图像合成方面取得了显著成就,但在生成图像中的文本区域时,合成文本往往模糊、不可读或错误,这使得视觉文本生成成为该领域的一大挑战。 再补充一点,做过生成式模型同学都知道,生成内容尤其是中文,整体生成质量一言难尽,一般都以后期PS的形式进行。 现在Anytext 来了: Github:Gi...
具体地,我们提出将3D体渲染和跨帧注意力层集成到现有的文本到图像模型的U-Net网络的每个块中。此外,我们设计了一个自回归生成器,可以在任意视点下渲染更多的3D一致性图像。我们在真实的物体数据集上训练了我们的模型,并展示了它在真实环境中生成具有各种高质量形状和纹理的实例的能力。与现有方法相比,我们的方法生成...
3. 无需训练的条件得分预测:这类方法无需对模型进行训练,可以直接将条件作用于模型的预测环节,例如在Layout-to-Image(布局图像生成)任务中,可以直接修改cross-attention层的attention map来实现设定物体的布局。 条件引导的得分评估 条件引导估的得分估计方法是通过条件预测模型(如上图Condition Predictor)反传梯度来在...
在人工智能技术快速发展的背景下,最近慕尼黑工业大学与Meta合作推出的开源项目“ViewDiff”引起了广泛关注。该项目的目的是利用最新的文本到图像生成模型,解决3D图像生成中的一致性问题,标志着3D内容创作的又一次重要进步。 项目背景与核心目标 在过去的几年里,基于文本的2D内容生成技术取得了显著的成功,这为3D内容生成...
北邮开源20页249篇文献,包揽Text-to-Image Diffusion领域各种条件 简介:【2月更文挑战第29天】北京邮电大学研究人员发表了一篇关于文本到图像扩散模型的综述论文,探讨了该技术在可控图像生成方面的最新进展。论文介绍了DDPMs基础理论,并详述了如何通过引入条件来提升生成图像的精确控制。研究者提出条件生成的三种类别,...
一种典型思路是基于大规模的 Text-Video 数据集进行训练学习,但这种思路比较费钱,适合有钱的大厂来玩;另外一种思路是所谓的 Trainging Free,基于现有的开源模型来尝试生成一些简单的视频,代表工作有:Text2Video-Zero[1]和 Free-bloom[2]。 但是,这类 Training Free 的方法所生成的视频存在一个严重的问题是无法...
二、Whisper 模型原理 2.1 模型架构 Whisper是一个典型的transformer Encoder-Decoder结构,针对语音和文本分别进行多任务(Multitask)处理。 2.2 语音处理 Whisper语音处理:基于680000小时音频数据进行训练,包含英文、其他语言转英文、非英文等多种语言。将音频数据转换成梅尔频谱图,再经过两个卷积层后送入 Transformer...
大司命official 他对事物的原始直觉总是非常好。 如何看待新发布的视频生成模型s-v-d? | 有个传闻,当初stable diffusion1.4是stability和runway一起开源的,在发布1.5版本的时候stability抢先了,然后双方开始互相争夺开发者名号。runway现在已经有先进的text to video和image to video技术,而stability之前推出了一个text...
UGATIT: Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Image Translation [3346 stars on Github] Rank 2 Dlrm: An implementation of a deep learning recommendation model (DLRM) [1318 stars on Github] ...
【新智元导读】利用文本生成图片(Text-to-Image, T2I)已经满足不了人们的需要了,近期研究在T2I模型的基础上引入了更多类型的条件来生成图像,本文对这些方法进行了总结综述。 在视觉生成领域迅速发展的过程中,扩散模型已经彻底改变了这一领域的格局,通过其令人印象深刻的文本引导生成功能标志着能力方面的重大转变。