1. 导读 本文提出了一个全新的 MAGIC (iMAge-guided text GeneratIon with CLIP)框架。该框架可以使用图片模态的信息指导预训练语言模型完成一系列跨模态生成任务,例如 image captioning 和 visually grounded story generation。与其他方法不同的是,MAGIC 框架无需多模态训练数据,只需利用现成的语言模型(例如 GPT-2)...
Text-to-Image Generation Results Limitations TL;DR 也就是著名的DALL·E 2,结合CLIP和Diffusion Model的text-to-image方法 project page Overview 总体上来说,下图很直观地表示了方法的主体,主要看下图虚线下方的部分(上方展示的是CLIP的训练方法),文字输入CLIP的text encoder得到embedding,该embedding首先被送到autor...
A key advantage of using CLIP compared to other models for image representations is that it embeds images and text to the same latent space, thus allowing us to apply language-guided image manipulations (i.e., text diffs), which we show in Figure 5. 细节见原文~ 四、探测CLIP潜在空间 作者...
对于CLIP来说,它是给定文本和图像,然后得到特征,可以拿特征去做图像匹配、图像检索之类的工作,是一个从输入到特征的过程;对于DALL·E 2来说,它是通过文本特征,然后到图像特征,最后到图像的过程,其实就是CLIP的反过程,把特征又还原到数据,所以整个框架叫做unCLIP。 方法 训练数据集采用图像文本对,给定图像x,用zi表...
Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents 是一种层级式的基于CLIP特征的根据文本生成图像模型。 层级式的意思是说在图像生成时,先生成64*64再生成256*256,最终生成令人叹为观止的1024*1024的高清大图。 DALLE·2模型根据CLIP的文本特征和图像特征最终生成图像,可以看做CLIP的反向过程,因此DALLE...
虚线以下部分表示利用CLIP的text encoder生成图片的过程,在获取输入文本描述的text embedding之后,将其输入一个prior(autoregressive or diffusion),来获取image embedding,然后将image embedding送入diffusion model(decoder,改进版GLIDE)来生成图像。 prior网络的训练过程,对一个图片文本对 ...
UnCLIP是通过transformer输入text-condition作为input,扩散出CLIP image embedding(一维)。 LDM把text-condition通过cross attention混合到latent diffusion的UNet中间层,扩散出latent feature(猜测是二维)。 DM Prior的学习目标不同: UnCLIP是以学习denoise之后的image embedding作为目标 ...
摘要原文 Contrastive models like CLIP have been shown to learn robust representations of images that capture both semantics and style. To leverage these representations for image generation, we propose a two-stage model: a prior that generates a CLIP image embedding given a text caption, and a ...
Moreover, the joint embedding space of CLIP enables language-guided image manipulations in a zero-shot fashion. We use diffusion models for the decoder and experiment with both autoregressive and diffusion models for the prior, finding that the latter are computationally more efficient and produce ...
使用无分类指导的 35 亿参数基于文本条件的扩散模型产生的样本比DALL-E的更受评估人员的青睐,即使DALL-E会使用昂贵的 CLIP 重排。此外,GLIDE(Guided Language to Image Diffusion for Generation and Editing)模型还可以微调进行图像修复,从而实现强大的文本驱动的图像编辑。本文在过滤后的数据集上训练了一个较小的...