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...
Sutter Hill的研究人员开发了可基于文本和图像引导的多模态图像生成模型MUMU。用户不仅可以使用文本提示,还能使用要生成目标图像的参考图,进一步提升生成准确率。, 视频播放量 75、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 阿呆ai分享, 作者
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...
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...
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。
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...
通用条件生成 除了针对特定类型条件量身定制的方法之外,还存在旨在适应图像生成中任意条件的通用方法。 这些方法根据它们的理论基础被广泛分类为两组:通用条件分数预测框架和通用条件引导分数估计。 1. 通用条件分数预测框架:通用条件分数预测框架通过创建一个能够编码任何给定条件并利用它们来预测图像合成过程中每个时间步的...
除了用于生成图像的diffusion model,这部分还有2个额外用于超分辨率的diffusion model,生成高清图像。 Prior 这部分的内容是为了将captiony转换为 CLIP image embedding,以用于后面decoder的图像生成。 一种是auto-regressivemodel,将image embedding转换为一串离散的编码,并且基于condition captiony自回归地预测。(这里不一定...
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、...
简介:【9月更文挑战第19天】随着人工智能技术的发展,多模态模型因其能处理文本、图像、音频等多种信息而备受关注。在图像生成领域,一种名为MUMU的新模型展现出巨大潜力。MUMU可接收文本和图像提示并生成相应图像,如根据“一个<图片:男人>男人和他的<图片:狗>狗在一个<图片:卡通>动画风格中”生成图像。通过训练...