本篇文章指出类似stable diffusion这样的大规模文本转图像模型所计算出的密度估计,可以被用来进行“零样本分类” (zero-shot classification),而不需要额外的训练。 方法大意 diffusion model的背景知识 从前面diffusions系列文章中我们知道,diffuison model的去噪过程是一个马尔可夫过程 其中(1)pθ(x0)=∫pθ(x0:T...
将diffusion模型用于分类任务(Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier) wjlnb 北京航空航天大学在读研究生244 人赞同了该文章 卡内基梅隆大学的一篇paper将预训练好的diffusion model直接当作0样本分类器,验证了将diffusion生成式模型用于判别式任务的可行性。 该模型不需要任何额外的参数和训练,只使用...
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，...
该模型实现了开放世界的grounded text2img生成与边界框输入，即综合了训练中未观察到的新的定位概念；3. 该模型在layout2img任务上的zero-shot性能明显优于之前的最先进水平，证明了大型预训练生成模型可以提高下游任务的性能
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。
To tackle these challenges, we propose zero-shot approximate posterior sampling (ZAPS) that leverages connections to zero-shot physics-driven deep learning. ZAPS fixes the number of sampling steps, and uses zero-shot training with a physics-guided loss function to learn log-likelihood weights at ...
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...
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...
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...
当CFG的gudiance scale参数设置不同时,FID和CLIP score会发生变化,下图为不同的gudiance scale参数下,SD模型在COCO2017验证集上的评测结果,注意这里是zero-shot评测,即SD模型并没有在COCO训练数据集上精调。 可以看到当gudiance scale=3时,FID最低;而当gudiance scale越大时,CLIP score越大,但是FID同时也变大...