Control-GPT,利用GPT-4实现可控的Text-to-Image生成 5月29日微软和伯克利的研究者发布了论文:Controllable Text-to-Image Generation with GPT-4,利用GPT-4实现可控的文本图像生成。 论文地址:Controllable Text-to-Image Generation with GPT-4 摘要 当前的文本到图像生成模型通常难以遵循文本指令,尤其是那些需要空间...
1.文字到图像（Text-to-Image）的质量更高 支持自然语言描述生成高质量图像，准确度和美感都显著提升。...
IDC中国研究总监卢言霞告诉21世纪经济报道记者，OpenAI本次发布会的现场演示中，视频采用的还是抽帧处理技术，即Image to text，语音交互还是之前的全双工技术，只是多模态对话的过程更顺畅更自然。但确实进一步提高了类GPT产品的智能化交互能力，弱化了背后的代码，简化了交互的流程。GPT-4o不会砸掉所有语音助手的饭碗，...
(Left)（左边白板显示以下内容）“Transfer between Modalities:Suppose we directly model p(text, pixels, sound) [equation]with one big autoregressive transformer.Pros:* image generation augmented with vast world knowledge * next-level text rendering * native in-context learning * unified post-training ...
* image generation augmented with vast world knowledge * next-level text rendering * native in-context learning * unified post-training stack Cons: * varying bit-rate across modalities * compute not adaptive" ( Right ) (右边白板显示一下内容)) ...
Image to Text Extractor 图片转文字,一个简单而有用的工具 顾名思义,这款GPT可以分析上传的图片并从中提取文字。 上传图片后,你会得到格式化文本和纯文本。这个GPT的优点在于简洁,没有任何花哨的广告宣传。 虽然macOS和Windows上都有类似工具可以让你做同样的事情,但在同一个窗口中打开自定义GPT显然会更加方便。
多模态模型方面,当前CLIP + Diffusion的文生图模型是过渡态,未来2年内将出现一体化的模型结构;下一代Text-to-Image模型将具备更强的可控性,它将结合底层模型能力和前端控制方式,对模型的设计将注重与控制方式的结合;2025年之前,Video和3D等模态将迎来里程碑式的模型,大幅提高生成效果;以PALM-E为代表的具身智能(Emb...
来源:Arxiv论文题目:DiffusionGPT: LLM-Driven Text-to-Image Generation System论文链接:http://arxiv.org/abs/2401.10061论文作者:Jie Qin, Jie Wu, Weifeng Chen, Yuxi Ren, Huixia Li, Hefeng Wu, Xuefeng Xiao, Rui Wang, Shilei Wen内容整理:黄海涛 扩散模型为图像生成领域开辟了新途径,导致开源平台上共...
嵌入方法有很多种，例如文本嵌入（text embedding），可以将文字转换为向量；图像嵌入（image embedding），可以将图片转换为向量；音频嵌入（audio embedding），可以将声音转换为向量；视频嵌入（video embedding），可以将视频转换为向量；甚至还有多模态嵌入（multimodal embedding），可以将不同类型的数据转换为同一个空间...
Text Positioning: The text was split into two lines: Line 1: "人生如画," Line 2: "每一刷都是成长的印记" Each line was centered horizontally within the image. The vertical positioning was adjusted to place the lines near the center but staggered to avoid overlap. ...