今天分享一下使用ControlNet 1.1 Instruct Pix2Pix的过程和感受。 Pix2Pix (ip2p)的作用是可以直接对图片进行指令控制:采用指令式提示词(make Y into X 等,详见下图中每张图片上的提示词) 模型文件:control_v11e_sd15_ip2p.pth 配置文件:control_v11e_sd15_ip2p.yaml 主要设置
2.2 InstructPix2Pix 我们利用生成的训练数据来训练一个条件扩散模型,该模型可根据书面说明编辑图像。我们的模型基于稳定扩散模型(Stable Diffusion),这是一种大规模文本到图像的潜在扩散模型。 扩散模型通过一系列去噪自动编码器来学习生成数据样本,这些自动编码器会估算数据分布的分数(指向高密度数据的方向)。对于图像 ...
InstructPix2Pix: 动动嘴皮子, 超越PS arXivCodeDemoProject Page InstructPix2Pix提出了一种使用文本编辑图像的方法: 给定输入图像和编辑指令, 告诉模型要做什么, InstructPix2Pix模型将遵循这些指令来编辑图像。 我们在ModelArts中发布了一个Notebook方便大家玩一玩,同时也将对InstructPix2Pix模型的实现方法进行简单介...
1. IntroductionInstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing Instructions1. Introduction 本文提出了一个根据人类指令编辑图像的条件生成模型InstructPix2Pix:给定一张输入的图像以及一个编辑指令(用于告诉模型需要进行的编辑操作),模型会遵循这些指令对图像进行编辑。 本文使用了两个大型预训练模型来获取编辑问题的...
对 InstructPix2Pix 的 checkpoint 进行微调使用 InstructPix2Pix 训练方法对 Stable Diffusion 的 checkpoint 进行微调 通过实验，我们发现第一个方法从数据集中学得更快，最终训得的模型生成质量也更好。有关训练和超参的更多详细信息，可查看 我们的代码 及相应的 Weights and Biases 页面。卡通化结果 为了测试 ...
InstructPix2Pix Pipeline使用方法 步骤一:下载AI模型预训练权重文件,加载模型 为了方便用户下载使用及快速体验InstructPix2Pix模型,本案例已将模型转存至华为云OBS中。注意:为了使用该模型与权重,你必须接受该模型所要求的License,请访问huggingface的timbrooks/instruct-pix2pix, 仔细阅读里面的License,然后签署该协议。
而InstructPix2Pix则是直接整出一只新的小狗坐下了,它是懂整活的。 在体验这类文字生成内容型的AI过程中,还可以帮你学会用确切的词语来表达自己的需求,有了这样的意识,在以后跟其他人交流时也会减少误解...对了,你说变猫娘?变不了 相信不久之后如果有人将这些智能算法整合起来,不只是图像方面,将更通用的模型...
InstructPix2Pix的核心思想是利用扩散模型对图像进行编辑。扩散模型是一种生成式模型,它可以通过学习大量的数据来生成新的数据。在InstructPix2Pix中,我们首先利用两个大规模预训练模型(GPT-3和Stable Diffusion)生成一个包含450,000条数据的大型数据集。然后,我们使用这个数据集训练一个扩散模型,使其能够根据用户的指令...
我们这项工作背后的灵感,部分来自于 FLAN,部分来自 InstructPix2Pix。我们想探索能否通过特定指令来提示 Stable Diffusion,使其根据我们的要求处理输入图像。 预训练的 InstructPix2Pix 模型擅长领会并执行一般性指令,对图像操作之类的特定指令可能并不擅长:
InstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing Instructions: 我们提出了一种根据人类instruction编辑图像的方法: 给定input image和一段written instruction,模型会根据这些指令编辑图像。 为了获取此问题的训练数据,我们结合了两个大型预训练模型的知识——一个语言模型(GPT-3)和一个文本到图像模型(Stable Diffusion...