Paper: Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier Website: diffusion-classifier.github.io/ 背景 最近,出现了一系列大规模的文生图模型,它们极大地增强了我们通过文字生成图片的能力。这些模型可以根据各种提示生成逼真的图片,展现出惊人的综合创作能力。到目前为止,几乎所有的应用都只关注了模型的生成...
出自UC伯克利用diffusion model来完成zero shot机器人操控 主页:SuSIE: Subgoal Synthesis via Image Editing (rail-berkeley.github.io) 题目:ZERO-SHOT ROBOTIC MANIPULATION WITH PRETRAINED IMAGE-EDITING DIFFUSION MODELS 1. 背景 如果通用机器人要在非结构化的环境中应用的话,那么它们需要在新的场景中操控新的物体。
2.zero-shot 主题驱动的图像操作 主题驱动的样式转移：通过主题嵌入插值实现新主题的创造，比如下图左边，拖动滑动条就能实现狗狗和猫咪之间的切换。主题插值：主题驱动的风格迁移，下图右边可以实现用主题图像（如火焰、花朵、玻璃瓶等）控制图片为指定风格。3.主题驱动的图像编辑 这是首个由主题驱动的图像编辑模型，...
实验中还定量评估了该模型在LVIS上的zero-shot生成性能，该模型包含1203个长尾物体类别。使用GLIP从生成的图像中预测边界框并计算AP，并将其命名为GLIP得分；将其与为layout2img任务设计的最先进的模型进行比较，可以发现，尽管GLIGEN模型只在COCO标注上进行了训练，但它比有监督的基线要好得多，可能因为从头开始训练...
实验结果也显示,GLIGEN 在 COCO 和 LVIS 上的zero-shot性能大大优于目前有监督layout-to-image基线。 可控图像生成 在扩散模型之前,生成对抗网络(GANs)一直是图像生成领域的一哥,其潜空间和条件输入在「可控操作」和「生成」方面得到了充分的研究。 文本条件自回归和扩散模型表现出惊人的图像质量和概念覆盖率,得益于...
论文标题:Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object 论文作者:Ruoshi Liu, Rundi Wu, Basile Van Hoorick, Pavel Tokmakov, Sergey Zakharov, Carl Vondrick, Columbia University, Toyota Research Institute 项目地址:https://github.c...
通过这种方式，Zoe深度信息计算能够将已有数据集的深度信息转移到新的目标数据集上，从而实现零样本（Zero-shot）深度估计。在ControlNet中，Zoe深度信息计算可以作为一个预处理器或者一个模块来使用，它可以帮助用户更好地理解图像中的深度信息，从而更好地控制和处理图像生成、分割、增强等任务。例如，在图像生成任务中...
In this work, we introduce a novel zero-shot method for controlling and refining the generative behavior of diffusion models for dark-to-light image conversion tasks. Our method demonstrates superior performance over existing state-of-the-art methods in the task of low-light image enhancement, as...
Muse 3B参数模型在zero-shot COCO评估中实现了7.88的FID,同时还有0.32的CLIP得分。 Muse还可以在不对模型进行微调或反转(invert)直接实现一些图像编辑应用:修复(inpainting)、扩展(outpainting)和无遮罩编辑(mask-free editing)。 Muse模型 Muse模型的框架包含多个组件,训练pipeline由T5-XXL预训练文本编码器,基础模型(bas...
通过这种方式,Zoe深度信息计算能够将已有数据集的深度信息转移到新的目标数据集上,从而实现零样本(Zero-shot)深度估计。 在ControlNet中,Zoe深度信息计算可以作为一个预处理器或者一个模块来使用,它可以帮助用户更好地理解图像中的深度信息,从而更好地控制和处理图像生成、分割、增强等任务。