We also show that our attacks fool the model hosted in the popular open-source platform Hugging Face.Lapid, RazDeepKeepSipper, MosheBen-Gurion University of the NegevSpringer, ChamJoint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases...
代表: Sketch2Model (从单草图生成视点感知模型), Google Monster Mash (绘制 2D 部件“充气”成可动 3D 模型)。3D-aware Generative Models (感知三维的生成模型) 目标: 让生成模型 (GANs, Diffusion) 在生成 2D 图像时就具备“三维意识”，生成的 2D 图隐含合理且一致的 3D 结构。方法:架构设计: 在生成器...
其中,长文本由一个vision-language model——CogVLM获得,具体如下: ParaImage-Big数据集的采集过程示例 第三个阶段,这一阶段旨在让text-to-image diffusion构建细粒度的图像-长文本对齐能力,使用了一个包含高质量图像-文本对的人工数据集ParaImage-Small。这里的设计跟MiniGPT-4这种vision-language models搜集高质量...
SnapFusion: Text-to-Image Diffusion Model on Mobile Devices within Two Seconds Snap Research团队通过引入高效的网络架构和改进步骤蒸馏,实现了移动端推理时间不到2秒的文本到图像扩散模型,让移动端本地跑SD模型成为可能 NeurIPs 2023:SnapFusion: Text-to-Image Diffusion Model on Mobile Devices within Two Seco...
text-to-image diffusion model是一种用于生成图像的神经网络模型,可以通过文本描述和草图作为引导来生成与输入条件相匹配的逼真图像。其原理是基于扩散模型,通过结合文本描述和草图,实现多模态图像生成的目标。 扩散模型是一种基于能量的生成模型,它通过在潜在空间中不断地迭代,来模拟图像的扩散过程,从而生成图像。在...
GALIP is a small and fast generative model which can generate multiple pictures in one second even on the CPU. Installation Clone this repo. git clone https://github.com/tobran/GALIP pip install -r requirements.txt InstallCLIP Preparation (Same as DF-GAN) ...
Prompt engineering is the process of designing and fine-tuning the input text prompts that are used to train and evaluate text-to-image models. The goal of prompt engineering is to create prompts that are both diverse and representative of the types of images that the model will be used to...
2、NoiseCollage: A Layout-Aware Text-to-Image Diffusion Model Based on Noise Cropping and Merging 布局感知的文本到图像生成,是一种生成反映布局条件和文本条件的多物体图像的任务。当前的布局感知的文本到图像扩散模型仍然存在一些问题,包括文本与布局条件之间的不匹配以及生成图像的质量降低。
七、DAMSM (Deep Attentional Multimodal Similarity Model) 7.1、DAMSM框架 DAMSM主要有两个神经网络,文本编码器和图像编码器。其将句子的图像和单词的子区域映射到一个公共语义空间,从而在单词级别测量图像-文本相似度,以计算图像生成的细粒度损失。 文本编码器:采用双向长短期记忆网络(LSTM) ...
介绍了关于GAN生成对抗网络的相关Text-to-Image论文,将其分类为Semantic Enhancement GANs, Resolution Enhancement GANs, Diversity Enhancement GANs, Motion Enhancement GANs四类,介绍了代表性model,如下图所示。 2.Adversarial Learning of Semantic Relevance in Text to Image Synthesis ...