3.3 representing images with bottom-up attention 图像特征区域的表示是利用目标检测出来的 object 进行表示 3.4 representing sentences 还是双向GRU 结论 审视先前的工作以确认推断图像区域和单词之间潜在对应关系的重要性。此外,我们展示了如何利用学习到的 Stacked Cross Attention 为此类视觉语言模型提供更多可解释性。
相比于直接text2image生成,text-guided editing要求原来图像绝大部分区变化不大,目前的方法需要用户指定mask来引导生成。 本文发现cross-attention对于image的布局控制很重要。 目前已有的纯text-guided的editing(text2live)text2live,目前只能修改图片的纹理(外观),不能修改复杂的实体结构,比如把自行车换成一辆车。并且,他...
2.1 Cross-attention in text-conditioned Diffusion Models 本文使用Imagen作为backbone。Imagen本是是一个多阶段模型,其首先在64x64分辨率上训练一个base text-to-image diffusion model,然后再结合超分模型,将分辨率逐步进行提升:64x64 -> 256x256 -> 1024x1024。 由于图像的组成和几何结构主要是在64x64分辨率下...
1.1. Stacked Cross Attention: Stacked Cross Attention 的输入有两个:一个是 image features V = {v1, v2, ... , vk},每一个图像特征编码了图像中的一个区域;另外一个是单词特征组合是 E = {e1, e2, ... , en},每一个单词特征编码了句子中的一个单词。输出是 image-pair 之间的相似性得分。本...
Code has been made available at: (https://github.com/kuanghuei/SCAN).doi:10.1007/978-3-030-01225-0_13Kuang-Huei LeeXi ChenGang HuaHoudong HuXiaodong HeSpringer, ChamK. Lee, X. Chen, G. Hua, H. Hu, and X. He. Stacked cross attention for image-text matching. ECCV, 2018....
Stacked Cross Attention 是一种深度学习技术,特别用于处理跨模态数据(如图像和文本)之间的交互。它通过在多个层次上逐步应用注意力机制,来捕捉不同模态数据之间的复杂关系。简单来说,它通过多层堆叠的注意力模块,让模型能够更深入地理解图像和文本之间的关联。 2. 阐述Stacked Cross Attention在图像文本匹配中的应用 在...
3. 无需训练的条件得分预测:这类方法无需对模型进行训练,可以直接将条件作用于模型的预测环节,例如在Layout-to-Image(布局图像生成)任务中,可以直接修改cross-attention层的attention map来实现设定物体的布局。 条件引导的得分评估 条件引导估的得分估计方法是通过条件预测模型(如上图Condition Predictor)反传梯度来在...
Cross attention or co-attention which involves multi-step of attending to image regions based on text or attending to words based on image [17, 18] can also be applied.However, existing strategies require computational demanding pairwise similarity computation between all image-text pairs with compl...
对于输入text,送入CLIP text encoder后得到最后的hidden states,其特征维度大小为77x768(77是token的数量),这个细粒度的text embeddings将以cross attention的方式送入UNet中。 去噪过程:去噪实际上就是SD文生图模型的推理过程,通过UNet网络对图片/文字的embedding层层去噪,得到最终需要的图片。
Note that some fine tuning on the prompts have been done to make these images consistent. For example, when changing the hair color, sometimes the person starts smiling, which can be removed by adding asmiletoken in the prompt and adjust its weight downwards using cross attention control. ...