2)Stage Two做Transformer,text和image分别做编码,concat在一起之后做类似GPT-3的left-to-right自回归LM,这里的小细节是,输入是text在左,image在右,这样后面在推理时根据text生成image就非常自然了~ 推理阶段:输入分2种情况:1)只输入text;2)输入text + image1)只输入text时,先对text编码之后进入transformer进行...
给定少量表示上下文环境的图像,我们使用图像的captioning自动生成上下文的高级语言描述。上下文的语言描述在DALL-E这种text-to-image的模型中使用,以生成不同的图像集。这些生成的不同图像集被用作上下文图像。 最后,为了生成标记数据,我们遵循一个简单的策略,即将第一步中获取的前景对象的mask粘贴到第二步中获取的随机...
参考: https://www.theverge.com/2022/4/6/23012123/openai-clip-dalle-2-ai-text-to-image-generator-testing?scrolla=5eb6d68b7fedc32c19ef33b4 https://www.theverge.com/2021/3/8/22319173/openai-machine-vision-adversarial-typographic-attacka-clip-multimodal-neuron https://www.theverge.com/2021/1...
OpenAI 还公布了 DALL·E 2 的研究论文《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》,OpenAI 研究科学家、共同一作 Prafulla Dhariwal 表示,「这个神经网络真是太神奇了,根据文本描述就能生成对应图像。」 论文地址:https://cdn.openai.com/papers/dall-e-2.pdf 网友纷纷晒出了使用 DALL·...
从穿着法兰绒衬衫的人体描绘到“乌龟长颈鹿”、萝卜遛狗等匪夷所思的画面,2021年DALL-E的text to image生成效果,让人们一窥多模态的潜力,也带动着多模态图像合成与编辑方向的大火,前有 DALL-E、GauGAN2,后有统一的多模态预训练模型“女娲”。这些连接文本和视觉领域的技术创新使我们更接近实现多模态AI系统。
生成任务是深度学习领域的重要分支之一,今年,由OpenAI发布的DALL-E2横空出世,其强大的功能令文本生成图像任务迎来了巨大的发展。下文将对DALL-E2模型的原文Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents进行介绍。 00 文本-图像生成,顾名思义就是利用文本描述生成对应的图像,其重点在于文本表示到图...
在人工智能的广阔领域中,从文本生成图像(Text-to-Image Generation)的技术取得了显著的进展。DALL-E和MidJourney作为这一领域的代表性模型,展示了强大的生成能力和广泛的应用前景。本文将深入解读这两种技术的原理、架构和实现,并通过代码实例展示其具体应用。
•AI图像软件架构StoryDALL-E全称为StoryDALL-E: Adapting Pretrained Text-to-Image Transformers for Story Continuation，核心架构为Text-to-Image，作用就是从文本直接构建AI漫画。 •原本的AI图像软件也并不是不能生成类似漫画，只是漫画的背景生成简单，然而登场人物的真实性构建异常困难，StoryDALL-E则是针对此...
image_url=response['data'][0]['url']#1张图片1个网址,把网址复制粘贴入浏览器即可查看。注意:网址是临时的,1小时后消失!!returnimage_urlwhileTrue:words=input()iflen(words.strip())==0:#如果输入为空,提醒输入文字print("please input a text")elif words=="quit":#如果输入为"quit",程序终止print...
因此Imagen主要利用了T5模型作为预训练模型,同时使用800GB的训练语料来进行预训练。预训练结束后,然后进行冻结,输入到Text-to-Image diffusion Model中,然后通过上采样,使得图片生成高清图像。具体的模型结果如下: Diffusion model 扩散模型有两个过程,分别为扩散过程和逆扩散过程。