和VQ-VAE(矢量量化变分自动编码器)进行结合,首先将文本部分转换成token,利用的是已经比较成熟的SentencePiece模型;然后将图像部分通过一个离散化的AE(Auto-Encoder)转换为token,将文本token和图像token拼接到一起,之后输入到GPT模型中学习生成图像。 和CLIP结合。首先对于一幅没有文本标签的图像,使用 CLIP 的图像编码器...
比如,如果y是一段文本的 prompt,\tau\theta就是可以是一个 text-encoder,一般采用预训练好的CLIP 模型中的 text-encoder。 之所以用 CLIP 模型的 text-encoder, 是因为 CLIP 模型本身就是一个文本图像的多模态模型, 它的 text-encoder 能更贴近图像的特征空间, 这里选用一个预训练好的 CLIP 模型即可。 y也可...
预训练的文本到图像扩散模型产生的图像的主要变化源于文本提示和控制初始噪声的随机种子。因此,精心选择这些模型输入可以在推理过程中增强图像生成和编辑,而无需进行额外的模型训练或微调。一些研究专注于理解文本嵌入对生成的图像的影响,或者利用这些文本嵌入进行无调优的图像生成。例如,Yu等人发现,T2I扩散模型中常用的CLIP...
扩散模型是概率生成模型,经过训练,通过对从高斯分布采样的变量进行逐渐去噪来学习数据分布。具体来说,我们对预训练的文本到图像扩散模型 \hat{\mathbf{x}}_{\theta}感兴趣,该模型给定初始噪声图 \boldsymbol{\epsilon} \sim \mathcal{N}(\mathbf{0}, \mathbf{I})和使用文本编码器 生成的条件向量\mathbf{c}...
显式生成模型使用的训练准则为极大似然法,这里具体分为两类:第一类是似然函数方便处理,因此直接对似然函数本身直接进行优化的精确推断方法(例如流模型,自回归模型);第二类是似然函数难以处理,比如无明确解析式,因此采取对似然函数的近似值进行优化的近似推断方法(例如VAE和玻尔兹曼机)。扩散模型使用的训练方法同样为极大...
近年来,扩散模型在文本到图像(T2I)任务中取得了显著进展,Stable Diffusion等模型树立了新的行业标准。PixArt、LUMINA、Hunyuan-DiT和Sana等研究进一步提升了图像生成的质量与效率。最新推出的SnapGen模型以仅十分之一的体量实现了与这些大型模型相同的效果,且能轻松集成到手机等移动设备中,为图像生成技术带来了革命性的...
通过将文本描述转化为可视化的图像,这种技术为创意产业、设计领域以及普通用户提供了无限的可能性。本文将对扩散模型、自回归模型和生成对抗网络这三种主流方法进行调研和对比分析。 首先,我们来看扩散模型。扩散模型是一种基于概率分布的生成模型,它通过逐步扩散噪声来生成图像。这种方法的优势在于可以生成高质量的图像,...
提高单步文本到图像扩散模型的效率:将多步骤的文本到图像扩散模型简化为单步模型,提高生成效率,减少计算资源的需求。 增强模型的稳定性和控制性:基于PG-SB和NASA技术,SNOOPI在训练和推理过程中提供更稳定的性能,支持对生成的图像进行更精细的控制。 支持负面提示引导:SNOOPI用NASA技术,实现对负面提示的支持,使在图像生成...
Stable Diffusion是一个由CompVis、Stability AI和LAION共同开发的文本到图像的潜在扩散模型。它使用LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练,通过模拟扩散过程,将随机噪声逐渐转化为高质量的图像。这个模型不仅可以生成人脸等常见图像,还能根据输入的文本生成具有多样化效果和良好视觉效果的图像。 二、Stable Diffusion的...