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(...
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...
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...
文本生成图像模型难以理解包含“not”、“but”、“ except ”和“without”等否定词的提示。尽管Midjourney针对这种情况提供了一个特殊的命令 (--no),但你可以通过避免负面措辞而用正面措辞提示来绕过这个问题。 2. 艺术形式 艺术形式是提示的关键部分。提示常用的艺术形式有: ...
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...
Meta 公司称，这款模型在文本到图像生成方面达到了业界最高水平，超过了谷歌、微软等公司的产品。CM3Leon 是一种基于 Transformer 的模型，Transformer 是一种利用注意力机制来处理输入数据的神经网络结构。相比于其他基于扩散（diffusion）的模型，Transformer 模型更加高效，训练速度更快，计算成本更低。Meta 公司展示了 ...
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...
Imagen 的图像生成具有与 Open AI 的DALL-E 2 相似的架构,但输入依据的是大型 AI 语言模型——由于具有更高的语言理解能力,因此可以从文本描述获得更好的图像生成结果。 新的AI 模型 Parti 尝试使用一种更接近大型语言模型功能的替代架构,这些语言模型能根据之前的单词和句子或段落的上下文预测合适的新词。Parti 将...