本次分享的是Google在text-to-image方面的论文:Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding,简称Imagen。 模型结构 Text Encoder:预训练好的文本编码器 Text-to-Image Diffusion Model:通过扩散模型,实现文本到低分辨率图像的生成 Super-Resolution Diffusion Model:将低分辨率图像进行两...
初步评估还表明,Imagen 编码了几种社会偏见和刻板印象,包括总体偏向于生成肤色较浅的人的图像,以及描绘不同职业的图像倾向于与西方性别刻板印象保持一致。最后,即使我们将几代人的注意力从人身上移开,我们的初步分析表明,在生成活动、事件和物体的图像时,Imagen 会编码一系列社会和文化偏见。我们的目标是在未来的工作...
Demo地址:https://gweb-research-imagen.appspot.com 论文地址:https://gweb-research-imagen.appspot.com/paper.pdf 参考链接:https://twitter.com/ak92501/status/1528861980702146560 Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding GitHub代码:https://github.com/lucidrains/imagen-p...
拿Imagen 2来说,Google为这个新版本工具提供了内部最先进的文本到图像扩散技术(text-to-image diffusion technology),这种技术让Imagen 2不仅可以更准确地理解用户提示词的含义,也让图片质量又提升了一个层次。 此外,Imagen 2给了用户更多的自由空间去编辑他们的图像,比如让人眼前一亮修补(inpainting)功能,允许用户在...
Imagen 2和DALL·E 3表现更胜一筹,本质还是它们背靠的Google和OpenAI技术优势显著。拿Imagen 2来说,Google为这个新版本工具提供了内部最先进的文本到图像扩散技术(text-to-image diffusion technology),这种技术让Imagen 2不仅可以更准确地理解用户提示词的含义,也让图片质量又提升了一个层次。
Imagen 2和DALL·E 3表现更胜一筹,本质还是它们背靠的Google和OpenAI技术优势显著。拿Imagen 2来说,Google为这个新版本工具提供了内部最先进的文本到图像扩散技术(text-to-image diffusion technology),这种技术让Imagen 2不仅可以更准确地理解用户提示词的含义,也让图片质量又提升了一个层次。
Parti 是 Google 在推出 Imagen 不久后推出的另一款文本-图像生成模型。二者都是专注于通过文本生成逼真的图像,区别在于 Imagen 是扩散(CLIP)模型,而 Parti 是路径自回归文本-图像(Pathways Autoregressive Text-to-Image )生成模型,后者可实现高保真、极具真实感的图像生成。
Imagen:text-to-image,可以生成高品质的图片; Chirp:speech-to-text,可以方便地进行语音转文字。 此外,在Vertex AI上还可以使用文本和图像的嵌入式API。它可以将文本和图像数据转换为多维数值向量、映射语义关系,从而让开发者创建出更加有趣的应用。 除了模型方面,谷歌云在训练上还推出了下一代A3 GPU超算。通过将...
仅仅一个月之后,卷王Google就推出了自己的文本到图像生成模型,或者叫模型工厂,因为它的实现不仅仅是依赖于一个简单的模型,而是一堆大小模型的组合,Google给它取名叫做 Imagen。 Imagen 一出,就剑指DALL-E 2,Google 的论文《Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding》中就直接给...
类似Imagen 这样的文本到图像(text-to-image) 使用 diffusion 以及来自大语言模型的文本,使得用户输入的文本能够生成逼真的图像。 Google 最新的试穿效果的实现正是受这一工作机制的启发,不过与 Imagen 不同的是,在这个过程中,Google 的输入对象并非文本,而是一组图像,即衣服和人。