Stable Diffusion - Image to Prompts | Kaggle 任务目标是根据Stable Diffusion跑出来的图逆向获取其原始提示词(prompt),但是ground truth是prompt作为文本输入all-MiniLM-L6-v2模型的embedding(以下简称all-minniLM向量),评估指标是cos相似度,未提供数据集,仅提供测试集。 有点像image caption 任务,但是评价指标就使得...
imagetoprompt是一个能够帮助我们根据图片生成AI提示词prompt的在线工具,这个工具的原理是利用了一个名为CLIP的神经网络模型,它可以将图片和文本进行关联,从而为图片自动生成相关的提示词,相当于是一一个AI图片的反翻译器,我们可以用生成这些提示词可以用来帮助我们在stable diffusion、Midjourney等平台上生成类似的AI图片...
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。本文来介绍一下 Stable Diffusion API 中图生图(Image to Image)...
perspectives, styles, variations, and more to build the ultimate prompt for generative AI text to images using Stable Diffusion, MidJourney, or DALL-E. The Prompts generator comes with a built in Generate Image feature which uses the StableDiffusionApi.com REST API to use ...
--request POST 'https://stablediffusionapi.com/api/v3/text2img' \ 请求参数(Body) 以下是发送请求时需要在 Body 中携带的请求参数: 参数 类型 必填 描述 key string 是 您的API 密钥用于请求授权。 prompt string 是 文本提示,包含您想要在图像中生成的内容的描述。 negative_prompt null 是 图像中您不...
Figure 1. A stable diffusion image result of an image of a waterfall plus a text prompt ofMars waterfall, run on Intel® Data Center GPU Max Series 1100. Oct. 15, 2023—Stable Diffusion* models have become a great way for creators, artists, and designers to quickly prototype visual idea...
ImagePrompt 扩展非常适合内容创建者、设计者和任何需要为视觉内容生成文本描述的人。 有了这个扩展,您可以轻松地想出引人入胜的字幕、替代文本、主题标签等。 您可以使用它来分析和理解网页的视觉元素,并探索它们背后隐藏的含义和关联。 您还可以使用提示通过 MidJourney、Stable Diffusion 或 DALL·E 2 生成更多...
在Stable Diffusion的U-Net中添加了交叉注意层对文本嵌入的输出进行调节。交叉注意层被添加到U-Net的编码器和解码器ResNet块之间。 Text-Encoder 文本编码器将把输入文字提示转换为U-Net可以理解的嵌入空间,这是一个简单的基于transformer的编码器,它将标记序列映射到潜在文本嵌入序列。从这里可以看到使用良好的文字提示...
shedding light on their predisposition towards gender-based stereotypes and imbalances. This paper contributes to this growing body of research by introducing an evaluation protocol designed to automatically analyze the impact of gender indicators on Stable Diffusion images. Leveraging insights from prior wo...
具体而言,用text描述degradation,然后作为prompt输入Diffusion Model,指导DM对图像的超分,思路清晰。 Preliminary 这篇文章的解读默认读者已经了解了相关前置知识。阅读这篇文章之前,除了基本的超分知识外,需要了解的前置知识如下: Diffusion相关文章(包括Stable Diffusion) ControlNet Diffusion + SR的相关文章:如DiffBIR, ...