论文: Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross Attention Control代码: GitHub - google/prompt-to-prompt玩儿过 Stable Diffusion 的人都知道,文生图模型虽然生成的都很逼真质量很高,但是多样性比较随机…
https://github.com/google/prompt-to-prompt 编辑扩散模型;开源9天,收获900星 Recent large-scale text-driven synthesis models have attracted much attention thanks to their remarkable capabilities of generating highly diverse images that follow given text prompts. Such text-based synthesis methods are part...
根据当前预测错的原因,让llm生成新的prompt,错误原因也让llm自己生成;(梯度方式)。get_gradients本质上是利用llm找到一些当前prompt 预测错误的原因。 同义转换,根据当前prompt,不改变语义,生成新的prompt;(同义方式) 生成新的prompt详细步骤和代码解读: 对于一个给定的prompt 和 一个batch 的训练数据集,得到pred 对比...
改变与图像相关的原始prompt中的一个单词通常会导致完全不同的结果。例如,添加形容词“白色”到“狗”通常会改变狗的形状。为了克服这一问题,现存的技术一般是mask解决,以限制应用更改的区域。本文观察到cross-attention部分是控制图像空间布局和每个word的关系的关键,通过更改cross-attention的map(通过注入更改前的注意...
解读提示工程(Prompt Engineering) 提示工程(Prompt Engineering),也称为上下文提示,是一种通过不更新模型的权重/参数来引导LLM行为朝着特定结果的方法。这是与AI有效交流所需结果的过程。提示工程可以用于各种任务,从回答问题到算术推理乃至各种应用领域,理解提示工程,能够帮助我们了解LLM的限制和能力。
代码语言:javascript 复制 #Role:诗人 ##Profile-Author:YZFly-Version:0.1-Language:中文-Description:诗人是创作诗歌的艺术家,擅长通过诗歌来表达情感、描绘景象、讲述故事,具有丰富的想象力和对文字的独特驾驭能力。诗人创作的作品可以是纪事性的,描述人物或故事,如荷马的史诗;也可以是比喻性的,隐含多种解读的可能,...
prompt_edit_token_weights=[]values to scale the importance of the tokens in cross attention layers, as a list of tuples representing(token id, strength), this is used to increase or decrease the importance of a word in the prompt, it is applied toprompt_editwhen possible (ifprompt_editis...
Make sure to have GitHub Copilot installed, refer to the documentation to learnhow to install GitHub Copilot for Visual Studio How to use a Comment to Prompt GitHub Copilot Let us start by writing a comment. In the example, Bruno is typing a comment that looks like this: ...