另外,T5-XXL作为text-to-text generation的统一解决方案,其成功的原因也似乎与in-context learning有着异曲同工之妙。其在text-to-image diffusion models上的应用,证明了text-to-image diffusion models中,文本编码的能力并不一定需要CLIP中所携带的image-text alignment,即纯language models也可以用于编码文本信息。
目前，以Stable diffusion为代表的文生图 (text-to-image)预训练扩散模型已经成为目前AIGC领域最重要的基础模型之一，在包括图像编辑、视频生成、3D对象生成等任务当中发挥着巨大的作用。然而目前的这些预训练扩散模型的语义能力主要依赖于CLIP等文本编码器 (text encoder)，其语义理解能力关系到扩散模型的生成效果。本文...
值得注意的是,通用多媒体大型语言模型LLaVA[32]无法捕捉到与另外两个专门训练在图像字幕任务上的模型相当的性能,论文在附录A.3中提供了详细分析。 论文标题:CoMat: Aligning Text-to-Image Diffusion Model with Image-to-Text Concept Matching 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2404.03653.pdf...
目前,以Stable diffusion为代表的文生图 (text-to-image)预训练扩散模型已经成为目前AIGC领域最重要的基础模型之一,在包括图像编辑、视频生成、3D对象生成等任务当中发挥着巨大的作用。 然而目前的这些预训练扩散模型的语义能力主要依赖于CLIP等文本编码器 (text encoder),其语义理解能力关系到扩散模型的生成效果。 本文...
【新智元导读】参数高效的微调方法SUR-adapter,可以增强text-to-image扩散模型理解关键词的能力。 扩散模型已经成为了主流的文本到图像生成模型,可以基于文本提示的引导,生成高质量且内容丰富的图像。 但如果输入的提示过于简洁,现有的模型在语义理解和常识推理方面都存在局限,导致生成的图像质量下降明显。
参数高效的微调方法SUR-adapter,可以增强text-to-image扩散模型理解关键词的能力。 扩散模型已经成为了主流的文本到图像生成模型,可以基于文本提示的引导,生成高质量且内容丰富的图像。 但如果输入的提示过于简洁,现有的模型在语义理解和常识推理方面都存在局限,导致生成的图像质量下降明显。
参数高效的微调方法SUR-adapter,可以增强text-to-image扩散模型理解关键词的能力。 扩散模型已经成为了主流的文本到图像生成模型,可以基于文本提示的引导,生成高质量且内容丰富的图像。 但如果输入的提示过于简洁,现有的模型在语义理解和常识推理方面都存在局限,导致生成的图像质量下降明显。
paper introduces CoMat, an end-to-end fine-tuning strategy for diffusion models that incorporates image-to-text concept matching. The core observation is that the misalignment arises from insufficient activation of token attentions during training. The paper attributes this phenomenon to the...
Text-to-Image Generation 1. Quick Start For individuals equipped with constrained computational resources, we here provide a simple notebook demonstration that partitions the image into two equal-sized subregions. By making minor alterations to select functions within the diffusers library, one may achi...
LLMScore: Unveiling the Power of Large Language Models in Text-to-Image Synthesis Evaluation - YujieLu10/LLMScore