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...
文本到图像(Text-to-image,T2I)模型推动了许多用例,例如在图像生成和编辑以及场景理解中。在这份技术报告中,论文概述了 Google 的 Imagen 系列中最新模型 Imagen 3 的训练和评估。在其默认配置下,Imagen 3 以 1024 x 1024 分辨率生成图像,并且可以进行 2 倍、4 ×或 8 ×的上采样。论文描述了针对其他最先进...
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...
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。 此外,Imagen 2给了用户...
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。
现在Imagen 2进一步提供文本转即时图像(text-to-live images)功能,帮助营销和创意人员轻松产生如GIF的4秒动画,同时配备安全筛选和数字浮水印。这类似于Runway、Pika等AI生成剪辑工具,但目前Imagen 2生成的分辨率仅360×640,Google承诺未来改善这一点。此外,Google也为Imagen 2推出高端图像编辑功能,包含图像修复、图像扩展...
自动总结: - Google DeepMind开发了一种名为Imagen 3的文本到图像模型。 - Imagen 3可以创建逼真的手部、手指、面部和人群的视觉效果。 - Imagen 3是一个名为ImageFX的新型AI工具套件的一部分。 - 用户可以加入等待列表,通过ImageFX访问Imagen 3。 内容: Our highest quality text-to-image model Imagen 3 can ...
【新智元导读】从图像到生成文本、从文本生成图像,多模态模型的探索一直未停止。最近Google又出从文本到图像的新模型,75%的人类都说超过了传统的SOTA模型,直呼脑子里有画面了! 文本到图像的自动合成(automatic text-to-image synthesis)是一个具有挑战性的研究课题,也逐渐引起了学界的重视,模型的训练输入只有文本,输出...