机器之心专栏机器之心编辑部本文提出了一种简单有效的方法来实现不同扩散模型之间的合作。近一两年,扩散模型 (diffusion models) 展现出了强大的生成能力。不同种类的扩散模型性能各异 —— text-to-image 模型可以根据文字生成图片,mask-to-image 模型可以从分割图生
一些通常的做法是:在T2I(文本到图像)扩散中,ID定制引入了作为额外条件的ID图像Cid,与提示语(prompt)一起协同作用来控制图像生成。无需调整的定制化方法通常会采用一个编码器来从Cid提取ID特征。编码器通常包括一个固定不变的主干部分,如CLIP图像编码器[27]或人脸识别主干部分[4],以及一个可学习的头部模型。 嵌入...
高质量的多模态控制的人脸生成和编辑 课程简介 自从扩散模型(Diffusion Models)展现出了强大的生成能力后,不同种类的扩散模型各显神通 —— 有可以根据文字生成图片的 text-to-image 模型,有可以从分割图生成图片mask-to-image 模型,也有生成视频、3D、motion 等等内容的扩散生成模型。 那有没有一种方法可以让这些...
单张照片生成高保真 3D 头部模型 | FaceLift 是 Adobe 最新发布的一项技术,仅需一张人脸照片,就能快速生成高保真的 3D 头部模型。该技术首先利用扩散模型从单张脸部照片生成侧面和背面的视图,然后通过 GS-LRM 重建器生成 3D 高斯样条表示,实现全头新视角的合成。此外,FaceLift 还能处理视频输入,进行 4D 合成,并与 ...
这篇文章提出了一种名为Arc2Avatar的3D人脸生成方法,结合了基于SDS的3D高斯点云和ID驱动的2D扩散模型,通过在合成的头部图像上进行轻量级微调,增强了现有的面部模型Arc2Face,实现了对侧面和背面视图的生成,同时保持了身份一致性。#人工智能 #科技 #算法 #计算机 #AI #开源 #SLAM #黑科技 #计算机视觉 #具身智能 ...
这篇文章提出了一种名为Arc2Avatar的3D人脸生成方法,结合了基于SDS的3D高斯点云和ID驱动的2D扩散模型,通过在合成的头部图像上进行轻量级微调,增强了现有的面部模型Arc2Face,实现了对侧面和背面视图的生成,同时保持了身份一致性。#人工智能 #科技 #算法 #计算机 #AI #开源 #SLAM #黑科技 #计算机视觉 #具身智能 ...
专利摘要显示,本发明涉及图像处理领域,具体为一种基于人像扩散数据模型下的图像实时交互生成方法,包括步骤如下:S1.人像采集;S2.生成选择;S3.热度排名;S4.特征修订;S5.交互获取;S6.交互评价,本发明根据游客选择的风格类型生成各人脸模型,获取各人脸模型的使用次数,并结合游客的性别、年龄段得到各人脸模型的热度推荐指...
从上图中我们可以观察到,在时间上,决定 mask-to-image 模型影响的 Influence Functions 在去噪初期很强(第一行左边),到后期逐渐变弱(第一行右边),这是因为扩散模型在去噪初期会首先形成图片内容的布局,到后期才会逐渐生成纹路和细节;而在多模态控制人脸生成时,图片的布局信息主要是由 mask 提供的,因此 mask 分支...
(1) 我们提出了 Collaborative Diffusion,一种简单有效的方法来实现不同扩散模型之间的合作。 (2) 我们充分利用扩散模型的迭代去噪性质,设计了 Dynamic Diffuser 来预测在时间和空间上均有适应性的 Influence Functions 来控制不同的扩散模型如何合作。 (3) 我们实现了高质量的多模态控制的人脸生成和编辑。
(1) 我们提出了 Collaborative Diffusion,一种简单有效的方法来实现不同扩散模型之间的合作。 (2) 我们充分利用扩散模型的迭代去噪性质,设计了 Dynamic Diffuser 来预测在时间和空间上均有适应性的 Influence Functions 来控制不同的扩散模型如何合作。 (3) 我们实现了高质量的多模态控制的人脸生成和编辑。