像素空间下的扩散模型可表示为: L_{\text{DM}} = \mathbb{E}_{x,\epsilon\sim N(0,1),t}[||\epsilon-\epsilon_{\theta}(x_{t},t)||_{2}^{2}]\\ 相比于高维的像素空间,隐向量空间更适合于基于概率的生成模型,优势有二方面: 模型可以更关注数据中的高层语义(semantic bits) 可以训练一个更低...
相比于 Text-to-3D 的“无中生有”，Image-to-3D 更侧重于利用图像中包含的丰富视觉信息——例如物体的轮廓、表面的纹理、光照产生的明暗、以及物体间的遮挡关系等线索——来推断其三维结构。根据输入图像的数量（单张 vs 多张）和类型（照片 vs 绘画），以及技术目标（精确重建 vs 合理生成）的不同，Image-to...
值得注意的是,通用多媒体大型语言模型LLaVA[32]无法捕捉到与另外两个专门训练在图像字幕任务上的模型相当的性能,论文在附录A.3中提供了详细分析。 论文标题:CoMat: Aligning Text-to-Image Diffusion Model with Image-to-Text Concept Matching
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Text to Image img { width: 100px; height: 100px; } function textToImage({ text, font = '14px Arial', // 默认字体 width = 200, // 默认画布宽度 height = 200, // 默认画布高度 backgroundColor = '#FFFFFF', // 默认背景色 textColor = '#000000', // 默认文字颜色 padding...
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文本生成图像(text-to-image)相关工作相较于图像描述(image captioning),图像所包含的信息更为复杂,因此生成图像任务的提出晚于图像描述。自从GAN网络被提出,神经网络产生的图像接近真实图像,为解决Text-to-image问题找到了解决思路。 1. text-to-image的首次提出 ...
图1 Text-to-Image典型模型图像生成示例 Parti Parti[2]是Google基于多模态AI架构Pathways[10]实现的Text-to-Image模型,其主要模块及工作流程如图2所示,左侧为Transformer Encoder和Transformer Decoder组成的Parti sequence-to-sequence autoregressive model (以下简称text encoder/decoder),右侧为image tokenizer,使用ViT-...
The text-to-image converter tool can generate images from Marathi text, so you can download and share the image file instead of plain text file that can be difficult to open or display on another system due to the technological differences in source and targeted systems. The text to image ...
Stable Diffusion API 的文生图(Text to Image)端点允许你写正面提示词和负面提示词,正面提示词是针对你希望在图像中看到的内容,负面提示词是通过列出你不希望在生成的图像中看到的内容来完善你的描述。本文来介绍一下 Stable Diffusion API 中文生图(Text to Image)端点的使用,详情见下文。 Stable Diffusion API ...