传统的文生图模型仅使用文本提示有时无法完美还原用户的提示词,例如,生成一个穿着红色披风的超级英雄在城市中飞翔的图像,传统的文本到图像生成模型可能会根据文本描述生成一个大致符合要求的图像,但可能无法准确呈现出用户想要的超级英雄的具体形象或披风的颜色和样式。 为了提升图片的生成准确度,Sutter Hill的研究人员开...
MUMU:用文本、图像引导,多模态图像生成模型 传统的文生图模型仅使用文本提示有时无法完美还原用户的提示词,例如,生成一个穿着红色披风的超级英雄在城市中飞翔的图像,传统的文本到图像生成模型可能会根据文本描述生成一个大致符合要求的图像,但可能无法准确呈现出用户想要的超级英雄的具体形象或披风的颜色和样式。 为了提...
前文已经讲述扩散模型的原理,然而我们随机输入一张高斯噪声显然不能按照人的意愿生成我们想要的内容,因而需要额外的引导guidance以得到我们需要的图像。一种想法是使用外部模型(分类器or广义的判别器)的输出作为引导条件来指导扩散模型的去噪过程,从而得到我们想要的输出;还有一种则比较直观一些:我们直接把我们想要的引导条...
Semantic Diffusion Guidance(以文本描述作为语义引导)通过使用引导函数来注入语义输入(此时文本可以看成一种分类器或者判别器),以指导无条件扩散模型的采样过程,这使得扩散模型中的生成更加可控,并为语言和图像引导提供了统一的公式。在逆向过程的每一步,用一个文本条件对生成的过程进行引导,基于文本和图像之间的交叉熵...
引导扩散模型(Guided Diffusion) 前文已经讲述扩散模型的原理,然而我们随机输入一张高斯噪声显然不能按照人的意愿生成我们想要的内容,因而需要额外的引导 guidance 以得到我们需要的图像。一种想法是使用外部模型(分类器 or 广义的判别器)的输出作为引导条件来指导扩散模型的去噪过程,从而得到我们想要的输出;还有一种则比...
联合视觉语言模型在非常具有挑战性的任务中表现出了让人眼前一亮的能力,诸如图像标题生成、文本引导图像生成、文本引导图像操作以及视觉问答等。这个领域在不断发展,其零样本泛化能力也在不断改进,从而产生了各种实际应用。 OpenAI CLIP 链接: https://openai.com/blog/clip/...
具体来说,我们通过观察、并根据经验证明,可以通过操纵空间特征及其在模型内部的自注意力(self-attention)来实现对生成结构的细粒度控制。这给出了一种简单有效的方法,我们可以把从引导图像中提取的特征直接注入到翻译图像的生成过程中,不需要训练或微调。我们展示了多种文本引导图像翻译任务的高质量结果,包括将素描、...
文本生成图像(text-to-image)即根据给定文本生成符合描述的真实图像,其是多模态机器学习的任务之一,具有巨大的应用潜力,如视觉推理、图像编辑、视频游戏、动画制作和计算机辅助设计。除了传授深刻的视觉理解,生成逼真图像的方法也可以是实际有用的。在短期内,自动图像生成可以帮助艺术家或平面设计师的工作。有一天,我们可...
利用文本到扩散模型进行条件生成的任务代表了一个多方面且复杂的领域。从条件视角来看,我们将这个任务划分为三个子任务(参见图2)。大多数工作研究如何在特定条件下生成图像,例如图像引导的生成和草图到图像的生成。为了揭示这些方法的机械理论和特点...
扩散模型在实现文本生成图像任务中,主要有以下策略: Semantic Diffusion Guidance(以文本描述作为语义引导)通过使用引导函数来注入语义输入(此时文本可以看成一种分类器或者判别器),以指导无条件扩散模型的采样过程,这使得扩散模型中的生成更加可控,并为语言和图像引导提供了统一的公式。在逆向过程的每一步,用一个文本条...