Palette: Image-to-Image Diffusion Models nullptr 混吃等死 6 人赞同了该文章 摘要这篇文章提出了一个统一的框架,用于基于条件扩散模型的图像到图像的转换,并评估了这一框架在四个挑战性的图像到图像转换任务上的表现,即颜色化、画质增强、去JPEG伪影和跨域转换。我们简单实现的图像到图像扩散模型在所有任务上都展...
Image-to-Image Translation 伊索拉等人。 [14]首先提出了基于条件GAN的图像到图像翻译的统一框架Pix2Pix。王等人。 [40]扩展了Pix2Pix框架来生成高分辨率图像。像 CycleGAN [43] 和 DualGAN [41] 这样的不成对翻译方法在两个域上分别使用两个 GAN,并通过对偶学习 [11] 一起训练它们,这使得它们能够从...
Stable Diffusion API 的图生图(Image to Image)端点允许你从请求中通过其 URL 传入的图像生成并返回图像。除了图像外,你还可以通过传递正面提示词和负面提示词来添加你对预期结果的描述。生成的图像将基于原始图像,并根据提示词中的描述进行修改。用Apifox,节省研发团队的每一分钟 ...
接着就可以使用 pipeline 进行绘图了,这里我们用的是官方例程,文字内容是“雾蒙蒙的日出在湖面上”: p = pipeline('text-to-image-synthesis', 'PAI/pai-diffusion-artist-large-zh', model_revision='v1.0.0')result = p({'text': '雾蒙蒙的日出在湖面上'})image = result["output_imgs"][0]cv2.im...
例如:text-to-image的生成以文本为条件构造从噪声到图片的马尔可夫链,image-to-image的生成以灰度图...
1. 文生图(Text-to-Image): 文生图功能允许您通过输入文本描述来生成相应的图像。这一功能基于先进的自然语言处理和理解技术,能够将文本中的场景、对象、颜色等信息转换为生动的图像。 2. 图生图(Image-to-Image): 图生图功能可以将一种图像样式转换为另一种图像样式。例如,您可以将一张风景照片转换成梵高风格的...
所谓的dispersion其实就是流动的流体因为速度不均匀而引起一种对溶质扩散(分子扩散 Molecular Diffusion)...
We introduce Palette, a simple and general framework for image-to-image translation using conditional diffusion models. On four challenging image-to-image translation tasks (colorization, inpainting, uncropping, and JPEG decompression), Palette outperforms strong GAN and regression baselines, and establis...
左边的输入图像可以产生几个新图像(右边)。这种新模型可用于保持结构的图像到图像和形状条件图像合成(structure-preserving image-to-image and shape-conditional image synthesis) Depth-to-Image Depth-to-Image 可以提供各种新的创意应用程序,转换后的图像看起来与原始图像截然不同,但仍保持了图像的连贯性和深度。
【新智元导读】利用文本生成图片(Text-to-Image, T2I)已经满足不了人们的需要了,近期研究在T2I模型的基础上引入了更多类型的条件来生成图像,本文对这些方法进行了总结综述。 在视觉生成领域迅速发展的过程中,扩散模型已经彻底改变了这一领域的格局,通过其令人印象深刻的文本引导生成功能标志着能力方面的重大转变。