Blended Diffusion 一种training-free和fintune-free的方法,使用预训练的扩散模型和clip还有mask(指定编辑位置),利用了classifier guidance,使用cliploss(语义和文本对齐)作为一种分类器,用分类器的梯度作为引导,实现指定位置图片编辑,文中采用了Extending augmentations(拓展增强),将图片进行多次旋转反转投影等操作,再计算c...
文章可以说是blended diffusion的升级版,利用了文本到图像潜在扩散模型(LDM),通过在较低维潜在空间中运行扩散并消除在每个扩散步骤中需要资源密集型的CLIP梯度计算的需求,从而加快了扩散速度。 文章同时提出可以微调decoder的权重实现根据语义需要进行背景重建或者不重建;同时文章提出了progressive mask的方式,逐渐缩小mask至...
主页: https://omriavrahami.com/blended-diffusion-page/ 代码: https://github.com/omriav/blended-diffusion 摘要: 在本文中,我们介绍了第一个基于自然语言描述和 ROI 掩码在通用自然图像中执行局部(基于区域)编辑的解决方案。我们通过利用和组合预训练的语言图像模型 (CLIP) 来实现我们的目标,将编辑转向用户提供...
We first enable LDM to perform local image edits by blending the latents at each step, similarly to Blended Diffusion. Next we propose an optimization-based solution for the inherent inability of LDM to accurately reconstruct images. Finally, we address the scenario of performing local edits ...
com /blended-diffusion-page/1自然图像文本驱动编辑的混合扩散算法1耶路撒冷希伯来大学2 Reichman大学自然语言为以下方面提供了高度直观的界面图像编辑。在这篇文章中,我们介绍了第一个解决方案,执行本地(基于区域的)编辑的通用自然图像,基于自然语言描述和ROI掩码。我们通过利用和组合预先训练的语言图像... 文档格式:...
blended latent diffusion的不足之处: 1.Imperfect reconstruction的问题,blended latent diffusion中VAE的编解码操作是有损操作,对latent space的unmask区域进行解码,其结果有一定概率会与原始图像中的unmask区域不一致。 2.Thin masks的问题,具体来说就是mask区域如果较小(thin),那么经过VAE的encoder之后,mask区域会更加...
Blended Diffusion 文章总览 提出了第一种基于自然语言描述ROI掩码在通用自然图像中执行局部编辑的解决方案。通过利用和组合预训练好的语言模型 (CLIP)和去噪扩散概率模型(DDPM) 来生成看起来自然的图像。 主要特点 (1) 可以对真实图像进行操作,而不仅仅是生成的图像...
Official implementation for "Blended Diffusion for Text-driven Editing of Natural Images" [CVPR 2022] - omriav/blended-diffusion
The implement for paper : "A Novel Approach to Industrial Defect Generation through Blended Latent Diffusion Model with Online Adaptation" - GrandpaXun242/AdaBLDM
Gao S, Li Y, Guo H (2019) Understanding the adoption of bike sharing systems: by combining technology diffusion theories and perceived risk. J Hosp Tour Technol 10(3):494–508. https://doi.org/10.1108/JHTT-08-2018-0089 Article Google Scholar Garrison DR, Kanuka H (2004) Blended learni...