试想一下,如果没有负样本的引入,在训练过程中模型能学习的目标就只有“依照image和text,找出这张图像上在训练数据集中存在的object,是一个分类任务”,而如果引入了负样本之后,学习目标就变成了“给出这张图中所有像素和给定image和text的相关性,是一个匹配任务”,由此保证了其不会引入太多的偏差。其实我个人觉得,...
2. 没有使用ControlNet:DiffBIR, PASD均使用了ControlNet(StableSR也用了类似模块),输入LR,将输出与UNet的Decoder融合,从而达到加入LR先验去控制DM保真度的效果;而这里是将LR进行upsampling和输入Noisy image拼接之后直接输入UNet,同样可能是为了降低训练成本和inference time; 3. 加入了描述Degradation的Text Prompts:之...
Exception Prompts Components Title Bar Button Dots Indicator Progress Bar Radio Button Dialog Select Box Separator Check box Slider Scrollbar Picker Instant Tip Switch List Index Bar Text Box Subheading Handling Long Text Usage Example Design Checklist Vision Design ...
图中,前半部分( Image\rightarrow Text )是图像生成文本任务,后半部分( Text\rightarrow Image )是文本生成图像任务;生成阶段的上半部分是自回归模型常见主流方法的两阶段生成图像,通过图像特征身份编号查找图像特征,再将图像特征输入解码器中生成图像;生成阶段的下半部分是ERNIE-ViLG提出的,将注意力层最后一层的特...
TheCLIP Interrogatoris an automatic prompt engineering tool for images that combines CLIP and BLIP to optimize text prompts to match a given image. You can use the resulting prompts with text-to-image models likeStable Diffusionto create cool art. The promp...
Image Segmentation Using Text and Image Prompts论文阅读笔记 摘要 对于传统的分割方法,训练好后如果需要纳入新的类别,带来的成本是很高的。因此作者提出了一个系统,可以在测试时根据任意的提示生成图像分割,一个提示可以是一个文本或一个图像,这样也就为zero-shot,one-shot等任务创建了一个统一的模型。本文以 CLIP...
Real time text to image AI tool: turn your ideas into images and illustrations. Prompt examples included!
More specific prompts can guide the model towards a clearer understanding and better execution of the task. Some tips to keep in mind: Request explanations for generated responses to enhance transparency in the model's output If using a single-image prompt, place the image before the text ...
I’ll provide a step-by-step guide below to help you compose concise and well-structured text prompts that the AI models can effectively interpret and translate into the desired images. In the bottom line, I will share an example of both a correct and an incorrect prompt to illustrate ...
BaseModel使用LLM作为text encoder提取text embdding,使用UNet作为DM噪声模型,text embedding通过cross attention输入到UNet的各个stage。 Experiment DrawBench 一种评测机制,主要衡量图像的保真度(fidelity)与图文一致性(image-text alignment),包含11个类别200个text prompts。真正评测过程需要人工评价者参与打分。