Image-to-Image Translation 伊索拉等人。 [14]首先提出了基于条件GAN的图像到图像翻译的统一框架Pix2Pix。王等人。 [40]扩展了Pix2Pix框架来生成高分辨率图像。像 CycleGAN [43] 和 DualGAN [41] 这样的不成对翻译方法在两个域上分别使用两个 GAN,并通过对偶学习 [11] 一起训练它们,这使得它们能够从...
研究者们往往会把这项任务表述成为图像到图像的转换(Pixel to Pixel,Image to Image),但是这种生成模式比较固定,即训练好一个模型只能完成一种类型的生成任务,当遇到输入是手绘草图的情况时,就需要更多的模型,因为不同的用户绘制出来的草图可能呈现出完全不同的风格。
研究者们往往会把这项任务表述成为图像到图像的转换(Pixel to Pixel,Image to Image),但是这种生成模式比较固定,即训练好一个模型只能完成一种类型的生成任务,当遇到输入是手绘草图的情况时,就需要更多的模型,因为不同的用户绘制出来的草图可能呈现出完全不同的风格。
SIGGRAPH 2022 | Palette: 针对图像转换的扩散模型 来源:SIGGRAPH 2022作者:Chitwan Saharia 等论文题目:Palette: Image-to-Image Diffusion Models论文链接:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3528233.3530757内容整理:汪奕文 本文开发了一个基于条件扩散模型的图像-图像转换网络,并在四个具有挑战性的任务上评估了这...
迄今为止,扩散模型已被应用于各种生成式建模任务,如图像生成(image generation)、图像超分(mage super-resolution)、图像修复( image inpainting)、图像编辑(image editing)、图像转换(image-to-image translation)等等。此外,人们发现扩散模型学习到的潜在表征在鉴别性任务中也很有用,例如,图像分割、分类和...
我们介绍了 Imagen,这是一种文本到图像的扩散模型,具有前所未有的逼真度和深层次的语言理解。 Imagen 建立在理解文本的大型 Transformer 语言模型的强大功能之上,并依赖于扩散模型在高保真图像生成方面的优势。 我们的关键发现是,在纯文本语料库上预训练的通用大型语言模型(例如T5)令人惊讶 有效编码文本以进行图像合成:...
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成图
1. Text-To-Image 模型通用架构 文字\rightarrow 文字编码 \rightarrow GM(通常使用Diffusion)\rightarrow 压缩版中间表示 \rightarrow 解码器 \rightarrow 生成清晰图 共Text Encoder / Generation Model / Decoder 三个模块,分别分开训练。 其中“压缩版中间表示”按照Generation Model而定,可以是下采样的压缩版图...
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成图片,除此之外还有更多种类的扩散模型,例如生成视频、3D、motion 等等。
Gal 等人在 NeurIPS 2022 发表的论文「Personalizing text-to-image generation using textual inversion」提出能够找到最优的能够找出图片语义的文本嵌入的方法,从而最小化预训练「文-图生成」模型的噪声预测误差。如上图所示,给定包含某些特定语义的若干张图片,网络可以学习到特殊的语义,通过在输入的文本中加入该语义符...