1. Basic Information Title: Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross-Attention Control Contributions: Prompt-to-Prompt introduces cross-attention control in diffusion models, enabling text-based im…
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…
简单地说,如果我们给InstructPix2Pix一个输入图像和提示指令,那么这个模型就会按照指令来编辑图像。 它是由Tim Brooks、Aleksander Holynski和Alexei A. Efros在题为InstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing Instructions论文中提出的。 图2-用InstructPix2Pix设计一个人戴帽子的例子 上图是InstructPix2Pix...
摘要 本文的主要贡献是提出了一种连续学习的方法L2P,可以自动学习提示(Prompt)一个预训练的模型,从而能够在学习一系列的任务的同时减轻灾难性遗忘,并且这个过程无需使用记忆回放等方法。本文的方法中提示是小的可学习的参数,最终目的是优化提示从而在保证可塑性的同时
在这篇由VILA Lab, Mohamed bin Zayed University of AI发布的《Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4》论文中,作者总结了今年学术界和网络上探讨发现的26个Prompt提示词写作的有效原则,希望对你有所启发。
论文链接: https://arxiv.org/pdf/2404.01077.pdf 提示方法的产生、演变与挑战 1. 提示的产生与演变:从手动设计到自动优化: 提示(Prompting)技术与预训练语言模型(PLMs)的发展和大语言模型(LLMs)的进步紧密相关。PLMs从Transformer架构开始,逐步演...
3.1 From prompt to prompt pool作者发现 Prompt Tuning 技术不能够直接用到持续学习的场景中,主要是因为3个原因:task id在测试时不知道 及时我们在测试时找到了对应的task-speicifc prompt ,但这种方式阻止了相似task的知识共享 如果按照最朴素的思路,使用一个prompt学习所有的task,这又会导致严重的遗忘...
2023 年《LARGE LANGUAGE MODELS ARE HUMAN-LEVEL PROMPT ENGINEERS》提出自动 prompt 工程,用语言模型和蒙特卡洛搜索找最优 Prompt,在少样本和无样本任务中效果佳,还做了定量分析,涉及不同参数量和搜索次数等。
Learning to Prompt for Continue Learning[9]引入一个 prompt pool，对每个 input，从 pool 中取出与其最近的 N 个 prompts 加入 image tokens。input 和 prompts 距离的度量通过计算 input feature 和每个 prompt 的 key 的距离来得到，这些 key 通过梯度随分类目标一起优化。L2P 注意，最后使用 prompt 来分类...
五、OpenAI 推荐的 Prompt 论文 OpenAI 的 cookbook 中推荐了 12 篇论文,大多数是2022年发表的,可见业界在2022年就开始探索通过 prompt 提升大模型的能力。OpenAI 的官方教程的很多方法也是基于这些论文,甚至可以说是最佳实践。我在看的时候实际上有点一知半解,所以会找一些论文解读辅助一起看,印象比较深刻的有几...