另外值得我们注意的是，LLM-based的方法通常是基于LLaMA的大语言模型，其参数量一般至少都在7B以上，这就...
其最终效果类似于”连环画“形式的生成;而从交互形式来看,”LLMs + Diffusion“的范式能够通过自然语言指令完成交互,类似于InstructPix2Pix所呈现出的Instruction-Based Image Editing的效果,具体如下: InstructPix2Pix的结果图 为了实现前述效果,MiniGPT-5的模型架构图如下: MiniGPT-5的网络结构是通过”MiniGPT-4 +...
34、Building Bridges across Spatial and Temporal Resolutions: Reference-Based Super-Resolution via Change Priors and Conditional Diffusion Model 基于参考的超分辨率(RefSR)有潜力在遥感图像的空间和时间分辨率之间建立桥梁。然而,现有的 RefSR 方法受到内容重建的忠实度和大比例因子下纹理传输的有效性的限制。 条件...
An advanced singing voice synthesis system with high fidelity, expressiveness, controllability and flexibility based on DiffSinger: Singing Voice Synthesis via Shallow Diffusion Mechanism mididiffusionsvsacoustic-modelsinging-voicepitch-predictionsinging-voice-synthesisrectified-flowmelody-frontenddiffussion-model ...
Collaborative Diffusion 是一个通用框架,它不仅适用于图片生成,还可以让 text-based editing 和 mask-based editing 方法合作起来。我们利用在生成任务上训练的 Dynamic Diffusers 来预测 Influence Functions,并将其直接用到 editing 中。如下图所示: 完整的实验细节和实验结果,以及更多图片结果,请参考论文。
《STAR: Skeleton-aware Text-based 4D Avatar Generation with In-Network Motion Retargeting》(2024) GitHub: github.com/czh-98/STAR [fig5] 《Min-K%++: Improved Baseline for Detecting Pre-Training Data of LLMs》(2024) GitHub: github.com/zjysteven/mink-plus-plus...
Score-Based Generative Models 1.4 扩散模型的优势与挑战 优势 高质量数据生成:扩散模型通过逐步去噪的方式生成数据,能够生成质量较高且逼真的样本。 稳定的训练过程:相比于 GANs(生成对抗网络),扩散模型的训练更加稳定,不易出现模式崩塌等问题。 挑战 计算复杂度高:扩散模型需要多步迭代过程,计算成本较高,训练时间较...
9、Boundary-Aware Divide and Conquer: A Diffusion-based Solution for Unsupervised Shadow Removal 最近的深度学习方法在去除阴影方面取得优秀结果。然而,大多数这些监督方法依赖于对大量阴影和无阴影图像对进行训练,这需要繁琐的注释并可能导致模型泛化性差。事实上,阴影只在图像中形成局部的退化,而它们的非阴影区域为...
The AI then tries to figure out what you're asking for and gives you back an answer or something new based on what you told it. How well you ask or tell the AI what you want can make a big difference in what you get back. What are the best Generative AI Books for Image and ...
26、Towards Effective Usage of Human-Centric Priors in Diffusion Models for Text-based Human Image Generation 传统的文本到图像扩散模型在生成准确的人物图像方面存在困难,例如不自然的姿势或不成比例的肢体。现有方法大多通过在模型微调阶段添加额外的图像或人体中心先验(例如姿势或深度图)来解决这个问题。本文探讨...