图像生成 任务数量 15 模型数量 448 零试文本到图像生成 任务数量 1 模型收录中 可用模型 选择基准,对比模型表现 模型名模型规模最佳表现情况技术方法发布时间适配资源 StyleGAN-T- ON COCO FID((Zero-shot, 64x64)) 7.3 FID(Zero-shot, 256x256)
这些模型评估的关键挑战在于现有 benchmarking tools 和方法的碎片化。当前的评估指标,例如衡量质量和多样性的 Fréchet Inception Distance (FID) 或评估图像-文本对齐的 CLIPScore,虽然被广泛使用,但通常是孤立存在的。这种缺乏整合导致对模型性能的评估效率低下且不完整。此外,这些指标未能解决模型在不同数据子集(例如...
我们提出了一种名为Muse的新型文本到图像生成模型,该模型在图像生成性能上达到了先进水平,同时比传统的扩散或自回归模型更加高效。Muse模型是在离散标记空间的遮蔽建模任务上训练的,通过给定从预先训练的大型语言模型(LLM)中提取的文本嵌入,Muse被训练来预测随机遮蔽的图像标记。与像素空间的扩散模型(如Imagen和DALL-E ...
在文本到图像生成的领域,近年来的扩散模型(如DALL-E 3、Stable Diffusion和FLUX)取得了显著的进展。这些模型在生成美观和多样化图像方面表现出色,但在复杂提示的处理上仍然存在挑战。尤其是在属性绑定、空间关系和非空间关系等方面,各模型的性能差异显著。 因此,研究者们迫切需要一种新的方法,能够整合不同模型的优势,...
[零基础] Stable Diffusion 图生图扩散模型和VAE模型等。详细讲解了如何使用这些模型进行文本到图像的生成共计2条视频,包括:Stable Diffusion入门知识汇总@2 |名词解释_ Dreambooth, Lora, Embedding、【ai绘画】电商创意海报设计 logo图延展设计√ 艺术字设计√等,UP
如图所示,它可以有效地利用预训练的文本到图像生成模型的生成能力和运动序列的粗略时间一致性来生成生动的视频。 最近的研究探索了利用 ControlNet 或 DDIM inversion 的结构可控性进行视频生成。在这项工作中,我们提出了一个无需训练的高质量和一致的可控文本到视频生成方法ControlVideo,以及一种交错帧平滑器来增强结构...
在过去几年中,ML 模型已经在具有相应文本描述的大型图像数据集上进行训练,从而产生了更高质量的图像和更广泛的描述。这引发了这一领域的重大突破,包括 Open AI 的 DALL-E 2。 谷歌亮出最新文本到图像生成模型 如今,文本到图像生成模式风靡一时,但谷歌公司最近密集的一系列新发布,却让大众有些出乎意料。5 月底谷...
其次,FGM 是一种完全不依赖图像数据的方法,这意味着在蒸馏时不需要真实的图像数据。然而,众所周知的一个论点是,持续引入高质量图像数据对于提高文本到图像生成模型的性能至关重要。希望未来的工作能够探索如何将数据整合到蒸馏过程中。 本文转自AI生成未来 ,作者:AI生成未来...
EvolveDirector是由阿里巴巴和南洋理工大学联合推出的创新框架,旨在通过公开资源和高级模型的API接口训练一个高性能的文本到图像生成模型。该框架的核心在于通过与现有高级模型的API交互获取数据对,并利用预训练的大型视觉语言模型(VLMs)动态优化训练数据集,从而显著减少所需的数据量和训练成本。