自回归模型在实现文本生成图像上大概有以下策略: 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...
应用: 生成式模型在图像生成、文本生成、样本生成等任务中表现出色。此外,它们还常用于生成新的训练样本,数据增强等。 判别式模型(Discriminative Models): 目标: 判别式模型的主要目标是学习并建模类别之间的决策边界,即模型关注于区分不同类别之间的差异。 例子: 支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、逻辑回归(...
指南的图像将使用 DreamStudio (采用 Stable Diffusion 模型的 GUI 节目)生成,采用默认设置,种子(seed)数固定是 42,目的是生成外观相似的图像,好进行比较。 有关提示设计的更多灵感,你还可以到 https://lexica.art/ 去看看,上面收集了很多提示,以及根据这些提示用 Stable Diffusion 生成的的结果图像。 文本生成图...
2018年,一副由 AI 生成的艺术品《埃德蒙·贝拉米肖像》以大约300万人名币的高价成功拍卖,尽管质疑声不断,从那时起,AI 艺术生成已经开始走进大众的视野中。在过去一年里,出现了大量的文本生成图像模型,尤其是随着 Stable Diffusion 以及 Midjourney 的出现,带起了一股 AI 艺术创作热潮,甚至很多艺术家也开始尝试用...
最近谷歌又发布了全新的文本-图像生成Muse模型,没有采用当下大火的扩散(diffusion)模型,而是采用了经典的Transformer模型就实现了最先进的图像生成性能,相比扩散或自回归(autoregressive)模型,Muse模型的效率也提升非常多。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2301.00704.pdf 项目链接:https://muse-model.github.io/ Muse...
此前，图像生成器多是通过 CLIP 来把文本映射图像中，再指导一个生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 或者扩散模型来输出最终的图像；而在 Imagen 中，文本编码的训练任务仅由纯语言模型来完成，文本映射图像的生成任务则全部交给了图像生成模型。文本理解方面，CLIP 的图文对训练集是有限的，而 T5-...
Imagen基于大型transformer语言模型在理解文本方面的能力和扩散模型在高保真图像生成方面的能力。 在用户输入文本要求后,如“一只戴着蓝色格子贝雷帽和红色波点高领毛衣的金毛犬”,Imagen先是使用一个大的冻结(frozen)T5-XXL 编码器将这段输入文本编码为嵌入。然后条件扩散模型将文本嵌入映射到64×64的图像中。
OpenAI刚刚推出了一个新的文本生成图像模型，名叫GLIDE。相比今年年初诞生的大哥DALL·E，它只有35亿参数（DALL·E有120亿）。规模虽然小了，质量却不赖。大家仔细看这效果，“使用计算器的刺猬”、“星空下的狐狸”、“彩色玻璃窗风格的熊猫吃竹子”、“太空升降舱蜡笔画”：是不是很像样儿？一位码农兼艺术家的...
从年初 OpenAI 刷屏社区的 DALL-E 到英伟达生成逼真摄影的 GauGAN2，文本生成图像可谓是今年大火的一个研究方向。现在 OpenAI 又有了新的进展——35 亿参数的新模型 GLIDE。如下图 1 所示，GLIDE 通常会生成逼真的阴影和反射，以及高质量的纹理。此外，该模型还能够组合多个概念（例如柯基犬、领结和生日帽），同时...