基于diffusion扩散模型/GAN生成对抗方法 1、DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation 大型文本生成图像模型已取得显著进展,有能力从给定的文本提示中生成高质量和多样化的图像。然而,给定目标个体的一些参考图片(这里不妨称之为“主题”),这些模型还无法做到的是,在不同的...
从generative models的角度来看,Text-driven Image Inpainting与前文中说到的Y=f_\theta(X,Z)过程难度并非相同,前文中的这一过程,模型仅需要学习到指导信息与破损区域的pixel-wise alignment即可,这一难度对于CNN-based的inpainting来说并不难。而Text-driven Image Inpainting不仅需要将生成式模型学习到的数据分布与...
为了解决上述问题,近年来,在GAN的基础上诞生了扩散模型(Diffusion Models,DMs)。在训练方式上,DMs相较于GAN有着较大的差别,通过对原始数据进行加噪使其接近高斯分布,再利用神经网络去除图像中的噪声以实现图像生成,另外,神经网络能够学习到原始图像的数据分布,因此能够实现对原始图像数据做小的修改而实现更加多样化的图...
与先前的方法相比,Lift3D具有几个优点:(1)与先前的3D GAN输出分辨率在训练后固定不同, Lift3D 可以推广到具有更高分辨率和真实输出的任何相机内参数。(2)通过将完全解耦的2D GAN提升到3D对象NeRF,Lift3D为生成的对象提供了显式的3D信息,从而为下游任务提供了准确的3D标注。 通过增强自主驾驶数据集来评估有效性。
虽然基于GAN的模型在图像风格化任务上取得成功,但在对各种输入图像进行风格化时往往难以保持结构的完整性。最近,扩散模型已被用于图像风格化,但仍然缺乏保持输入图像原始质量的能力。 本文提出OSASIS:一种新的One-Shot风格化方法,具有结构保持的鲁棒性。展示了OSASIS能够有效地将图像的语义和结构解耦,使其能够控制给定...
We report on diffusion-driven and excitation-dependent carrier recombination rate in multiple InGaN/GaN quantum wells by using photoluminescence, light-induced absorption, and diffraction techniques. We demonstrate gradually increasing with excitation carrier diffusivity and its correlation with the ...
diffusion扩散/GAN~3D 1、3DQD: Generalized Deep 3D Shape Prior via Part-Discretized Diffusion Process 提出一个通用的3D形状生成先验模型,专为多种3D任务量身定制,包括无条件形状生成、点云补全和跨模态形状生成等。 一方面,为了精确捕捉局部细节形状信息,利用VQ-VAE来索引基于广泛任务训练数据的紧凑codebook中的...
继之而来的,是2021年五月OpenAI所发布的“Classifier Guidance”(亦被称为Guided Diffusion)。这篇论文提出了一项重要的策略,即通过基于分类器的引导来指导扩散模型生成图像。借助其他多项改进,扩散模型首次成功击败了生成领域的巨头“GAN”,同时也为OpenAI的DALLE-2(一个图像和文本生成模型)的发布奠定了基础。
Transformers, in particular, have driven much of the recent progress in and excitement about generative models. "The most recent breakthroughs in AI models have come from pre-training models on large amounts of data and using self-supervised learning to train models without explicit labels," ...
Object-Driven One-Shot Fine-tuning of Text-to-Image Diffusion with Prototypical Embedding. Jianxiang Lu, Cong Xie, Hui Guo. arXiv 2024. [PDF]BootPIG: Bootstrapping Zero-shot Personalized Image Generation Capabilities in Pretrained Diffusion Models. Senthil Purushwalkam, Akash Gokul, Shafiq Joty...