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...
Stable Diffusion API 的图生图(Image to Image)端点允许你从请求中通过其 URL 传入的图像生成并返回图像。除了图像外,你还可以通过传递正面提示词和负面提示词来添加你对预期结果的描述。生成的图像将基于原始图像,并根据提示词中的描述进行修改。用Apifox,节省研发团队的每一分钟 相关推荐...
"Palette: Image-to-image diffusion models." In ACM SIGGRAPH 2022 Conference Proceedings, pp. 1-10. 2022. ^Lugmayr, Andreas, Martin Danelljan, Andres Romero, Fisher Yu, Radu Timofte, and Luc Van Gool. "Repaint: Inpainting using denoising diffusion probabilistic models." In Proceedings of the ...
artists, and designers to quickly prototype visual ideas without the need for hiring outside help. If you have ever used a stable diffusion model, you might be familiar with giving a text prompt to generate an image. There are also models that allow for both a text prompt and an image as...
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...
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:110亿),后来发现T5效果最...
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...
The Stable Diffusion Image-to-Image Pipeline is a new approach to img2img generation that uses a deep generative model to synthesize images based on a given prompt and image. Step 1: Create a Notebook Option 1: Create a notebook in SageMaker Studio Lab ...
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:...
Pre title: BBDM: Image-to-Image Translation With Brownian Bridge Diffusion Models source: CVPR 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2205.07680 code: http