InstructPix2Pix的提出就是为了解决这一问题,其整合了目前较为成熟的两个大规模预训练模型:语言模型GPT-3[1]和文本图像生成模型Stable Diffusion[2],生成了一个专用于图像编辑训练的数据集,随后训练了一个条件引导型的扩散模型来完成这一任务。此外,InstructPix2Pix模型可以在几秒钟内快速完成图像编辑操作,这进一步...
pix2pix作者团队提出了一种通过人类自然语言指令编辑图像的方法。他们模型能够接受一张图像和相应的文字指令(也就是prompt),根据指令来编辑图像。作者使用两个预训练模型(一个是语言模型GPT-3, 另一个是文本到图像模型Stable Diffusion) 生成大量编辑图像的样例数据,然后基于这些数据训练出InstructPix2Pix模型,能够...
然后,团队将输入和输出文字说明馈送到预训练的 Prompt-to-Prompt 模型中,该模型根据文字说明生成成对的相似图像。 InstructPix2Pix 的架构,图片来源:https://arxiv.org/abs/2211.09800 研究人员鉴于这个数据集训练了基于 Stable Diffusion 的 InstructPix2Pix。为了评估其性能,团队将其输出与基线模型SDEdit 进行了比较...
然后,团队将输入和输出文字说明馈送到预训练的 Prompt-to-Prompt 模型中,该模型根据文字说明生成成对的相似图像。 InstructPix2Pix 的架构,图片来源:网页链接 研究人员鉴于这个数据集训练了基于 Stable Diffusion 的 InstructPix2Pix。为了评估其性能,团队将其输出与基线模型 SDEdit 进行了比较。他们使用两个指标之间的...
2.下载pix2pix模型 进入Hugging Face界面,输入命令,下载pix2pix模型. 下载地址: https://huggingface.co/timbrooks/instruct-pix2pix/blob/main/instruct-pix2pix-00-22000.safetensors 因此输入命令 wget https://huggingface.co/timbrooks/instruct-pix2pix/resolve/main/instruct-pix2pix-00-22000.safetensors...
今天我们要对比的是ControlNet 1.1版本中新更新ControlNet 1.1 Instruct Pix2Pix以及大模型instruct-pix2pix,可以看到这2者都是pix2pix,pix2pix本质上是基于指令(也就是prompt)来对图像进行二次编辑的模型。 (还没学会使用Stable-Diffusion-webui,看这里:https://huke88.com/article/8078.html) ...
这篇论文提出了一种协作扩散模型,无需重新训练已有的单模态扩散模型便可实现多模态的人脸合成与编辑。具体而言,作者提出了动态扩散器,这个扩散器通过预测每个预训练的单模态模型的空间-时间影响函数,自适应地模拟多模态去噪步骤。这个方法在图像质量和条件一致性方面表现出优越性。
在本文中,作者以任务为导向探索了这些I2I模型的压缩潜力,并引入了一种降低模型大小和时间步长的新方法。通过大量实验证明,作者观察到关键的洞察力,并利用经验知识开发了以最小的探索成本实现近乎最优结果的实际解决方案。作者通过将该方法应用于InstructPix2Pix图像编辑和StableSR图像恢复,验证了其有效性。作者的方法在...