1. 项目主页 Imagen: Text-to-Image Diffusion Models 我们推出了 Imagen,这是一种文本到图像的扩散模型,具有前所未有的照片级真实感和深层次的语言理解能力。Imagen 建立在大型Transformer语言模型在文本理解方面的强大功能之上,并依赖于扩散模型在高保真图像生成方面的强大功能。我们的主要发现是,在纯文本语料库上进行...
本次分享的是Google在text-to-image方面的论文:Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding,简称Imagen。 模型结构 Text Encoder:预训练好的文本编码器 Text-to-Image Diffusion Model:通过扩散模型,实现文本到低分辨率图像的生成 Super-Resolution Diffusion Model:将低分辨率图像进行两...
在text-to-image的生成任务中,需要强有力的文本编码器来高效地捕获输入文本的语义信息。我们知道,大语言模型(Large Language models)是在纯文本语料库上训练的,数据量要比成对的图像文本数据大得多,因此样本的分布往往更加多样。为此,Imagen将语言模型引入到text-to-image生成任务中。其实这里的语言模型只是作为工具而...
因此Imagen主要利用了T5模型作为预训练模型,同时使用800GB的训练语料来进行预训练。预训练结束后,然后进行冻结,输入到Text-to-Image diffusion Model中,然后通过上采样,使得图片生成高清图像。具体的模型结果如下: Diffusion model 扩散模型有两个过程,分别为扩散过程和逆扩散过程。 在扩散过程中,如上图所示从右到左(...
这一最新模型被命名为Parti(Pathways Autoregressive Text-to-Image)。虽然 Imagen 和 DALL· E2 是一种扩散模型,但 Parti 遵循 DALL· E 的足迹作为自回归模型。无论其架构和培训方法如何,最终用途都是一样的,这些模型(包括 Parti)将根据用户的文本输入生成细致的图像。
这一最新模型被命名为Parti(Pathways Autoregressive Text-to-Image)。虽然 Imagen 和 DALL· E2 是一种扩散模型,但 Parti 遵循 DALL· E 的足迹作为自回归模型。无论其架构和培训方法如何,最终用途都是一样的,这些模型(包括 Parti)将根据用户的文本输入生成细致的图像。
但就目前来看,谷歌展示的图片确实质量颇高——头戴王冠的浣熊和墨镜下的柯基犬都相当带感。不过这还只是冰山一角,如果要想展现全部真容,Imagen 先得搞定技术研究可能引发的意外后果。 原文链接: https://www.theverge.com/2022/5/24/23139297/google-imagen-text-to-image-ai-system-examples-paper?ref=refind...
这一最新模型被命名为Parti(Pathways Autoregressive Text-to-Image)。虽然 Imagen 和 DALL· E2 是一种扩散模型,但 Parti 遵循 DALL· E 的足迹作为自回归模型。无论其架构和培训方法如何,最终用途都是一样的,这些模型(包括 Parti)将根据用户的文本输入生成细致的图像。
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:...
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...