NLP的RLHF中训练的Reward model数据集相对更好收集,模型也容易拟合(两个文本选出一个更好的文本,争议没有那么大)。但文生图就难很多(图片维度更高,更重视生成细节),存在 反事实(artifacts)、不真实(implausibility)、图文不一致(misalignment with text descriptions)、美学质量差(low aesthetic quality)等问题,这篇...
将图像tokens和嵌入的文本tokens concat起来并通过T5X的Transformer自注意力编码器进行编码。关键词对齐头使用修改后的文本提示作为目标,通过T5X解码器解码连接后图像文本特征向量预测出对齐不良的关键词。 感觉整体结构还是比较简单的,文中作者也提出了另一种变体:既然我们要预测七个目标(图中蓝色字体),能不能直接搞一...
SOLUTION: The player inputs the sentence for forming the image to a server device 1 via the Internet 8 from a game machine 2a. The server device 1 extracts a keyword on the basis of a keyword DB from a character string of the sentence, and constitutes image data by reading out ...
Liu X, Zhang X, Ma J, et al. InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation[J]. arXiv preprint arXiv:2309.06380, 2023. 附录 A. 神经网络结构 我们的文本到图像生成模型的整个流程由三部分组成:文本编码器、潜在空间中的生成模型和解码器。 我们使用与稳定...
4. Attention-based Integration(基于注意力的集成):通过attention map来设定多个条件(通常为物体)在图像中的位置,以实现多条件生成。 通用条件生成 除了针对特定类型条件量身定制的方法之外,还存在旨在适应图像生成中任意条件的通用方法。 这些方法根据它们的理论基础被广泛分类为两组:通用条件分数预测框架和通用条件引导...
使用attention-based的模型,decoder综合主题词和已经生成的句子,生成下一句的内容。通过这两个模型,在更好的控制每一行诗的主题的同时保持诗词的流畅性。最近,在ACL 2017上发表了多篇生成式摘要的论文。如See等人[6]为了解决生成一些与事实不符的内容,在标准的基于attention的Seq2Seq模型上结合Pointer Network,使其既...
4. Attention-based Integration(基于注意力的集成):通过attention map来设定多个条件(通常为物体)在图像中的位置,以实现多条件生成。 通用条件生成 除了针对特定类型条件量身定制的方法之外,还存在旨在适应图像生成中任意条件的通用方法。 这些方法根据它们的理论基础被广泛分类为两组:通用条件分数预测框架和通用条件引导...
4. Attention-based Integration(基于注意力的集成):通过attention map来设定多个条件(通常为物体)在图像中的位置,以实现多条件生成。 通用条件生成 除了针对特定类型条件量身定制的方法之外,还存在旨在适应图像生成中任意条件的通用方法。 这些方法根据它们的理论基础被广泛分类为两组:通用条件分数预测框架和通用条件引导...
Controllable Text-to-Image Generation 论文阅读笔记 github代码地址:https://github.com/mrlibw/ControlGAN 关键词:T2I,文本生成图像,ControlGAN Introduction: 现在的许多模型如果改变了输入文本的其中一个部分,那么输出的图片会与原来文本生成的图片大相径庭,没法实现一部分的修改。如下图所示。
4. Attention-based Integration(基于注意力的集成):通过attention map来设定多个条件(通常为物体)在图像中的位置,以实现多条件生成。 通用条件生成 除了针对特定类型条件量身定制的方法之外,还存在旨在适应图像生成中任意条件的通用方法。 这些方法根据它们的理论基础被广泛分类为两组:通用条件分数预测框架和通用条件引导...