使用MONAI进行图像转换 正如之前提到的,我们旨在支持的另一种应用类型是图像到图像(image-to-image)的任务。这个实验将展示ControlNets在图像翻译任务中的表现。ControlNets是一种神经网络,它显著增强了扩散模型的可控性和定制性。它们类似于轻量级的适配器,可以控制预训练网络的行为。在这个实验中,我们使用在英国生物库...
研究者们往往会把这项任务表述成为图像到图像的转换(Pixel to Pixel,Image to Image),但是这种生成模式比较固定,即训练好一个模型只能完成一种类型的生成任务,当遇到输入是手绘草图的情况时,就需要更多的模型,因为不同的用户绘制出来的草图可能呈现出完全不同的风格。
最近比较关注一些Deep Generative领域相关的技术进展,做了一些调研,整理一下笔记。有image-to-image的,还有text-to-image的,在style transfer, in-painting, super resolution等领域有不少应用。视觉创作领域…
在鉴别阶段,y依然会作为额外信息,通过多层映射与真实数据x、生成数据G(z,y)融合,形成新的向量,送入鉴别器进行判断。 3. pix2pix:有一类任务叫做image-to-image translation。也就是输入和输出是来自两个不同集合(设为A和B)的图片,且我们一般认为它们是有对应关系的。比如输入黑白照片(A)输出彩色照片(B),输入...
图2 Image to image图像翻译 仔细想来,这些任务,其实都是传统的深度神经网络可以做的,例如自编码器(AutoEncodor)和卷积反卷积架构可以做到的,我们不禁要想,GAN相比传统的深度神经网络,它的优势在哪里?前段时间,我也一直比较迷惑,中文能查到的资料,就是Ian Goodfellow在生成对抗网络(GAN)论文最后总结的几点,如下:...
domain transfer 神作 论文:Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks17 作者提出了一种unpaired的无监督训练方法实现domain transfer。核心就是GAN Adversarial Loss + Consistency Loss。主要是后者实现解放unpaired 训练集的限制: ...
Image-to-Text模型 获得一个描述图像的文本也是很有用的,相当于图像生成的逆版本。 Flamingo 该模型由Deepmind开发,在开放式的视觉语言任务上,只需通过一些输入/输出例子的提示,即可进行few-shot学习。 具体来说,Flamingo的输入包含视觉条件下的自回归文本生成模型,能够接收与图像或视频交错的文本token序列,并生成文本...
本文考虑的是面向图像的多分类任务,其 prototype 的定义就是每个类别的代表性特征向量,可通过平均该类所有的特征向量获得。我们将 prototype 当作共享知识,输入到生成模型后得到相应图片数据,并将图片-向量对(image-vector pairs)传回参与者,如下图。 ▲图2:异构联邦学习中使用prototype进行知识迁移...
论文提出了一种基于new concepts的text-to-image生成模型的fine-tuning方法。只需使用一些有限的图像示例, 新方法就能一高效的方法生成微调概念的新样本同时保留原有的生成能力。而且,我们只需要保存一小部分模型权重。此外,方法可以连贯地在同一场景中组合多个新概念,这是之前的方法所缺少的能力。