预测的反馈的下游应用:使用预测的反馈来改善图像生成过程,包括选择高质量的训练数据进行微调,以及创建掩码来修复问题区域。 Q6:论文中的实验是如何设计的? (一)数据收集 论文收集了18,000张生成图像的丰富人类反馈,包括点注释、文本标记和细粒度评分。注释数据的要点详见图一,注释者在图像上标记点以指示与文本提示相关...
近期,阿里通义实验室发表了一篇题为《AnyStory: Towards Unified Single and Multi-Subject Personalization in Text-to-Image Generation》的论文,该论文提出了一种创新的框架,旨在通过统一的路径实现单个及多个主体的个性化文本到图像生成,为故事可视化、艺术创作乃至更多领域带来了革命性的突破。 论文中深入探讨了当前文...
DreamFusion由谷歌和UC伯克利开发,基于预训练文本-2D图像扩散模型实现文本生成3D模型。采用类似NeRF的三维场景参数化定义映射,无需任何3D数据或修改扩散模型,就能实现文本生成3D图像的效果。 下图是DreamFusion生成“穿夹克的松鼠”3D效果: Magic3D由英伟达开发,旨在缩短DreamFusion图像生成时间、同时提升生成质量。具体来说,...
首先将噪声送入一个全连接层并重塑成需要的尺寸,然后经过一系列UPBlock块生成图像特征,UPBlock块包括:上采样层、残差块和DF-Block(DF-Block用于融合文本和图像特征),最后卷积层将图像特征转换为图像。 然后,分析鉴别器,鉴别器使用一系列DownBlock将图像转换为图像特征,然后把图像特征与sentence vector相连接,然后经过O...
- title:论文信息 - 中文名:基于 unCLIP 潜在表示进行层次化文本条件图像生成 - 英文名:Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents - 别名:unCLIP - 作者:**Aditya Ramesh**, Prafulla Dhariwal - 单位:OpenAI - 发表日期:2022年4月13日 - 期刊或会议名:arXiv - arxiv论文原文地址:htt...
文本到图像生成论文CVPR 文本转图片工具 随着科技的进步,时代的发展。近几年图片转文字的想法出现在我们身边,那么图片转文字工具真的容易操作吗?小编在这里给大家分享一种图片转文字工具的使用技巧。 技巧步骤: 第一步:如果大家电脑上没有OCR文字识别软件,可以在浏览器下载安装OCR文字识别软件。在这里建议大家不要安装...
简介:CogView是清华大学和阿里巴巴达摩院共同研究开发的一款用Transformer来控制文本生成图像的模型。该论文已被NIPS(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems,计算机人工智能领域A类会议)录用,文章发表于2021年10月。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2105.13290v3.pdf代码地址:https://github.com...
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最近阅读了一篇名为《TOAST:Transfer Learning via Attention Steering》的论文,论文中,作者使用了一个迁移学习模型,既可以实现图像分类算法的迁移,又可以实现文本生成算法的迁移,令人振奋的是:这两种迁移都展示了惊艳的效果。 1.迁移学习的概念 迁移学习是指在一个领域(源领域)学习到的知识,用来帮助另一个领域(目标...