整体是一个 discriminator 和 Generator 博弈的 2-player game。 discriminator 是一个分类模型,Model the conditional probability P( y | x ) Generator 是一个生成模型,Model the features x conditioned on class y: P( x | y ) 4.5 年,从模糊的黑白照片,到高清人脸大图。 Diffusion 训练的思路(实际细节...
GAN能够很好的辅助Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E 3等AI绘画大模型,完成一些模块化和局部的图像生成与处理工作,成为AI绘画工作流中的高性价比模型。 GAN中提取的低维度Latent特征对于语意解偶问题很有价值,这让GAN模型可以作为AIGC时代的AI绘画工作流的一部分,对生成图像进行局部编辑。 GAN在人脸等特征上的表...
1. 它在推理时速度更快,相比同量级参数的Stable Diffusion-v1.5,在512分辨率的生成速度从2.9秒缩短到0.13秒。 2. 可以合成高分辨率的图像,例如,在3.66秒内合成1600万像素的图像。 3. 支持各种潜空间编辑应用程序,如潜插值、样式混合和向量算术操作等。 GAN到极限了吗? 最近发布的一系列模型,如DALL-E 2、Image...
Stable Diffusion和GAN(Generative Adversarial Network)是两种用于生成图像的不同方法。 Stable Diffusion是一种基于扩散过程的图像生成方法,它通过逐步增加噪声来生成图像。该方法利用可逆的随机过程来逐渐改变噪声信号,从而生成逼真的图像。Stable Diffusion方法的优点是可以生成高质量、高分辨率的图像,并且具有稳定的训练过程...
随着像midjourney、stable diffusion、DALL-E 这些生图模型的问世,越来越多的同学开始用上了AI生图工具,类似文章配图,文章封面这类创作场景都可以直接用AI产出的图片,可以说节省了成本的同时提供了很大的便利。 一、20世纪70年 AARON AI绘画问世 最早的AI绘画追溯到20世纪70年代,艺术家哈罗德·科恩(Harold Cohen)发明...
1. 它在推理时速度更快,相比同量级参数的Stable Diffusion-v1.5,在512分辨率的生成速度从2.9秒缩短到0.13秒。 2. 可以合成高分辨率的图像,例如,在3.66秒内合成1600万像素的图像。 3. 支持各种潜空间编辑应用程序,如潜插值、样式混合和向量算术操作等。
Stable Diffusion首先通过CLIP模型对输入提示词进行语义理解，将其转换成与图像编码接近的编码信息，在后续模块看来，一段文字已经变成一张相似语义的图片了；然后在图像生成器模块中，完成完整的扩散、去噪、图像生成过程，生成一张符合提示词要求的图片。最终，通过文本编码器和图像生成器的共同作用，“字”变成“画”...
近期发布的图像生成模型如 DALL・E 2、Imagen、Stable Diffusion等等,开创了图像生成的新时代,实现了前所未有的图像质量和模型灵活性水平。扩散模型也成为目前占据主导地位的范式。然而,扩散模型依赖于迭代推理,这是一把双刃剑,因为迭代方法可以实现具有简单目标的稳定训练,但推理过程需要高昂的计算成本。
就在大伙儿喜迎新年之际,英伟达一群科学家悄悄给 StyleGAN 系列做了个升级,变出个 PLUS 版的StyleGAN-T,一下子在网上火了。 无论是在星云爆炸中生成一只柯基: 还是基于虚幻引擎风格渲染的森林: 都只需要接近 0.1 秒就能生成! 同等算力下,扩散模型中的 Stable Diffusion 生成一张图片需要3 秒钟,Imagen 甚至需要...
【新智元导读】「图像生成质量」和「隐私保护」，二者不可得兼。去年，图像生成模型大火，在一场大众艺术狂欢后，接踵而来的还有版权问题。类似DALL-E 2, Imagen和Stable Diffusion等深度学习模型的训练都是在上亿的数据上进行训练的，根本无法摆脱训练集的影响，但是否某些生成的图像就完全来自于训练集？如果生成图像...