Palette: Image-to-Image Diffusion Models nullptr 混吃等死 6 人赞同了该文章 摘要这篇文章提出了一个统一的框架,用于基于条件扩散模型的图像到图像的转换,并评估了这一框架在四个挑战性的图像到图像转换任务上的表现,即颜色化、画质增强、去JPEG伪影和跨域转换。我们简单实现的图像到图像扩散模型在所有任务上都展...
其在text-to-image diffusion models上的应用,证明了text-to-image diffusion models中,文本编码的能力并不一定需要CLIP中所携带的image-textalignment,即纯language models也可以用于编码文本信息。 T5的技术流程图 前文说到,LLMs的上下文学习能力决定了其对文本信息的强大表征能力,结合我们在T5-XXL中得出的结论,不难...
Imagen架构图 整体结构: 通过一个固定的text encoder(T5-XXL)提取文本embedding,然后经过一个输出大小为64x64的classifier-free Diffusion Model,最后经过两个级联的超分DM将图片分辨率放大到1024x1024,所有的DM都条件于text embedding。 text encoder对比了BERT(base模型参数量:1.1亿)CLIP(0.63亿)以及T5(模型参数量:...
We introduce Palette, a simple and general framework for image-to-image translation using conditional diffusion models. On four challenging image-to-image translation tasks (colorization, inpainting, uncropping, and JPEG decompression), Palette outperforms strong GAN and regression baselines, and establis...
I ran two different Stable Diffusion models for image-to-image generation, hosted on Hugging Face*. Though both models are used primarily for text-to-image, they both work on image-to-image as well: Stability AI* with Stable Diffusion v2–1 ...
Imagen: Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding 时间:22/05 机构:Google TL;DR 发现使用LLM(T5)可以作为text2image任务的text encoder,并且提升LLM模型size相对于提升image DM模型size性价比更高,生成的图像保真度更高,内容也更符合文本的描述。在COCO上FID score达到7.27。另外...
特征提取模型 隐式字母生成器 提取特征时的扩散步数 mask分类时的扩散模型和判别模型 论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Xu_Open-Vocabulary_Panoptic_Segmentation_With_Text-to-Image_Diffusion_Models_CVPR_2023_paper.html
We present Imagen, a text-to-image diffusion model with an unprecedented degree of photorealism and a deep level of language understanding. Imagen builds on the power of large transformer language models in understanding text and hinges on the strength of diffusion models in high-fidelity image gen...
我们介绍了 Imagen,这是一种文本到图像的扩散模型,具有前所未有的逼真度和深层次的语言理解。 Imagen 建立在理解文本的大型 Transformer 语言模型的强大功能之上,并依赖于扩散模型在高保真图像生成方面的优势。 我们的关键发现是,在纯文本语料库上预训练的通用大型语言模型(例如T5)令人惊讶 有效编码文本以进行图像合成:...
ControlNet: Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Modelslink 时间:23.11 机构:StandfordTL;DR提出ControlNet算法模型,用来给一个预训练好的text2image的diffusion model增加空间条件控制信息。作者尝试使用5w-1M的edges/depth/segmentation/pose等信息训练ControlNet,都能得到比较好的生成效果。为下游文...