对于文生图模型,目前常采用的定量指标是FID(Fréchet inception distance)和CLIP score,其中FID可以衡量生成图像的逼真度(image fidelity),而CLIP score评测的是生成的图像与输入文本的一致性,其中FID越低越好,而CLIP score是越大越好。当CFG的gudiance scale参数设置不同时,FID和CLIP score会发生变化,下图为不同的gud...
近期所发布的Stable Diffusion 2.0相比1.5版本,一个最重要的改进就是将text encoder从原来的ViT-L/14换成了更大的ViT-H/14(参数量增大3倍),SD 2.0相比1.5版本在FID和CLIP score上均有一定提升。毫无疑问,更大的模型ViT-G/14会带来进一步的提升。 目前OpenCLIP G/14模型已经在hugging face上开源:https://hug...
fid.fid_score import compute_fid logging.basicConfig(level=logging.INFO) Expand All @@ -30,7 +29,6 @@ def __init__( data_path, name=None, image_size=None, use_preprocessed=False, pre_process=None, pipe_tokenizer=None, pipe_tokenizer_2=None, Expand All @@ -42,7 +40,6 @@ def ...
CLIP Score for PyTorch This repository provides a batch-wise quick processing for calculating CLIP scores. It uses the pretrained CLIP model to measure the cosine similarity between two modalities. The project structure is adapted frompytorch-fidandCLIP. ...
因为干本身就是为了这个以假乱真去优化的,所以说那个干生成的图像就特别的逼真,细节就特别的好。但是扩散模型就做不到这一点,至少是在数值比较上,比如说 exception score 或者说 FID score,在这些上面 Gan 一直都是压着diffusion model 打。 但是从 20 年开始就有一系列的工作把这个扩散模型的这个保真度做得更...
AltDiffusion-m18 在英文的 FID、IS、CLIP score 客观评测上达到了 Stable Diffusion 95~99% 效果,在中文、日文上达到了最优水平,同时填补了其余 15 种语言文图生成模型的空白,极大满足了产业界对于多语言文图生成的强烈需求。在此,特别鸣谢 Stable Diffusion Research Team 为这项工作提供建议。
3. 我们基于RS5M和Dreambooth微调了Stable Diffusion,获得了一个遥感领域的RS-SD,FID score 从 36.86 (SD模型) 提高到了 28.32 (RS-SD模型) 简介 遥感技术(RS)在环境监测、城市规划、自然灾害管理等方面发挥着重要作用。然而,遥感图像数量的急剧增长为高效和有效地处理、分析和理解RS数据中包含的信息带来了新的...
SwiftBrush: One-Step Text-to-Image Diffusion Model with Variational Score Distillation Remarkably, Swift-Brush achieves an FID score of 16.67 and a CLIP score of 0.29 on the COCO-30K benchmark, achieving competitive results or even ... TH Nguyen,A Tran - IEEE/CVF Conference on Computer Visio...
扩散模型。主要是逆扩散公式。score得分计算。博主还在学习中。 代码应该是从IRSDE项目改进过来的。但是是如何完成从单任务单模型,到一个模型处理那么多任务的转变这个研究先欠着 【IR-SDE】Image Restoration SDE项目演示运行app.py-***博客https://blog.***.net/m0_60350022/article/details/137690246?spm=1001.20...
根据CMMD、FID和CLIP-score等多个标准的评估,混元3D生成大模型2.0目前在业内依然保持领先地位,标志着腾讯在AI和3D建模领域所做出的巨大进步。无疑,这一引擎的上线,标志着3D创作将迎来一场全新的技术革命,创作者们准备好迎接这场创意风暴了吗?