判别器对真实图像和生成图像进行判别,来提高生成器的生成能力。 生成对抗网络实现文本生成图像主要分为三大部分:文本编码器、生成器和鉴别器。文本编码器由RNN或者Bi-LSTM组成,生成器可以做成堆叠结构或者单阶段生成结构,主要用于在满足文本信息语义的基础上生成图像,鉴别器用于鉴别生成器生成的图像是否为真和是否符合文本...
例子: 生成式模型的典型例子包括生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(Variational Autoencoders,VAEs)、概率图模型等。 特点: 生成式模型通常能够生成新的、看起来像真实样本的数据,因为它们学习了整个数据分布的特征。 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...
在训练基于场景的transformer之前,使用相应的编码器提取与[文本、场景、图像]三元组相对应的每个编码token序列,生成一个由以下部分组成的序列: 其中i_x, i_y, i_z分别是输入文本、场景和图像,i_x ∈ N^d_x,d_x是输入文本序列的长度,i_y ∈ R^h_y×w_y×m,i_z ∈ R^h_z×w_z×3,h_y, w_...
最后,再训练一个自回归Transformer,用它来将图像标记从Transformer的语言-视觉统一表示中映射出对应图像。经过这样的训练后,面对一串文本描述,Transformer就可以根据从CLIP的文本编码器中提取的文本嵌入(text embedding)生成对应的图像标记(image tokens)了。那这样全程没有文本数据参与训练的文本-图像生成器,效果到底...
文本生成图像(text-to-image)指的是使用人工智能技术将文本转换为图像的过程,其可以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。 本篇将简述文本生成图像的技术难点和研究要点等 ...
最近,Transformer 在文本 - 图像生成中取代了卷积,诸如 OpenAI 的 DALL-E 等研究工作实现了重大改进,这主要是由于引入了 VQ-GAN 的离散表示和增加了模型大小。但是,有一个很大的局限性,那就是它们要训练的图像数量,大概有几十亿个高质量配对的文本 - 图像数据。
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...
一、文本生成图像:从想象到现实 OmniGen的核心功能之一就是文本生成图像。只需输入一段描述性的文字,OmniGen就能快速生成一幅高质量的图像。这不仅极大地简化了创作过程,还为那些不具备绘画技能的人提供了展示创意的平台。二、图像编辑:细节决定成败 除了文本生成图像,OmniGen还具备强大的图像编辑功能。无论你是想...
近日,谷歌介绍了一种自回归文本到图像生成模型 Parti(Pathways Autoregressive Text-to-Image model),可实现高保真照片级图像输出,并支持涉及复杂构图和丰富知识内容的合成。 比如,用文字描述“一只浣熊穿着正装,拿着拐杖和垃圾袋”和“老虎戴着火车售票员的帽子,拿着一块带有阴阳符号的滑板”,就能分别生成类似如下图片...
那这样全程没有文本数据参与训练的文本-图像生成器,效果到底行不行? 性能与清华CogView相当 作者分别在ImageNe和MSCOCO数据集上对CLIP-GEN进行训练和评估。 首先,用MS-COCO验证集中的六个文本描述生成样本。 CLIP-GEN和其他通过大量文本-...