除了在图像生成、恢复和增强方面取得的重大进步外,扩散模型在图像编辑方面也实现了显著突破,相比之前占主导地位的生成对抗网络(GANs),前者具有更强的可控性。 不同于“从零开始”的图像生成,以及旨在修复模糊图像、提高质量的图像恢复和增强,图像编辑涉及对现有图像外观、结构或内容的修改,包括添加对象、替换背景和改变...
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...
我们展示了使用T2I扩散模型的条件生成在各种生成任务中的多样化应用,证明了它作为AIGC时代一个基本和有影响力的方面的出现。 本文的其余部分如下组织。第2节提供了去噪扩散概率模型(DDPMs)的简要介绍,展示了广泛使用的文本到图像扩散模型,并呈现了...
1.1.1 去噪扩散概率模型 SOHL-DICKSTEIN 等[27]提出了去噪扩散模型 ,因受限于当时的设备 ,图像生成的效果并不理想 . 在此基础上 ,HO 等[14]提出的 DDPM[14]成功完成了一系列图像生成任务 ,取得了不错的效果 ,并引 发了广泛关注. 在 DDPM 的正向过程中 ,给定初始数据分布 x0 ~q ( x ),根据时刻表...
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
AI综述:该论文探讨了现有的大规模文本生成和基于文本编辑图像的方法在生成和编辑结果上存在的一致性问题,并提出了一种名为MasaCtrl的调整自由的方法,以同时实现一致的图像生成和复杂的非刚性图像编辑。该方法将现有的扩散模型中的自注意力转化为互注意力,以查询源图像中相关的本地内容和纹理,以实现一致性。同时,该...
认识到这一不足,多项研究旨在控制预训练的文本到图像(T2I)模型以支持新颖的条件。在这个综述中,我们对可控生成与T2I扩散模型的文献进行了全面调研,涵盖了这一领域的理论基础和实践进展。我们的综述从去噪扩散概率模型(DDPMs)和广泛使用的T2I扩散模型的基础知识简介开始。然后,我们揭示了扩散模型的控制机制,从理论上...
然而,扩散模型的复杂性、图像生成任务的多样性,以及条件嵌入方法的多元化,给该方向的研究人员深入理解和分析该领域的核心工作带来挑战。 在我们看来,这些工作的核心在于如何将用户给定的条件嵌入扩散模型。因此在本综述中,我们根据条件是如何嵌入扩散建模的两个基本组成部分(即去噪网络(Denoising Network)和采样过程(Samplin...