背景: 文本到图像的生成模型(Text-to-Image)在图像合成方面取得了显著成就,但在生成图像中的文本区域时,合成文本往往模糊、不可读或错误,这使得视觉文本生成成为该领域的一大挑战。 再补充一点,做过生成式模型同学都知道,生成内容尤其是中文,整体生成质量一言难尽,一般都以后期PS的形式进行。 现在Anytext 来了: Gi...
1. 利用特定条件生成:指引入了特定类型条件的方法,既包括定制的条件(Personalization, e.g., DreamBooth, Textual Inversion),也包含比较直接的条件,例如ControlNet系列、生理信号-to-Image 2. 多条件生成:利用多个条件进行生成,对这一任务我们在技术的角度对其进行细分。 3. 统一可控生成:这个任务旨在能够利用任意条...
1. 利用特定条件生成:指引入了特定类型条件的方法,既包括定制的条件(Personalization, e.g., DreamBooth, Textual Inversion),也包含比较直接的条件,例如ControlNet系列、生理信号-to-Image 2. 多条件生成:利用多个条件进行生成,对这一任务我们在技术的角度对其进行细分。 3. 统一可控生成:这个任务旨在能够利用任意条...
1. 利用特定条件生成:指引入了特定类型条件的方法,既包括定制的条件(Personalization, e.g., DreamBooth, Textual Inversion),也包含比较直接的条件,例如ControlNet系列、生理信号-to-Image 2. 多条件生成:利用多个条件进行生成,对这一任务我们在技术的角度对其进行细分。 3. 统一可控生成:这个任务旨在能够利用任意条...
利用特定条件生成:指引入了特定类型条件的方法,既包括定制的条件(Personalization, e.g., DreamBooth, Textual Inversion),也包含比较直接的条件,例如ControlNet系列、生理信号-to-Image。 多条件生成:利用多个条件进行生成,对这一任务我们在技术的角度对其进行细分。
【ViewDiff: 3D-Consistent Image Generation with Text-to-Image Models】 文章链接:[2403.01807] ViewDiff: 3D-Consistent Image Generat... 项目主页: https://lukashoel.github.io/ViewDiff/ 开源代码: GitHub - facebookresearch/ViewDiff: ViewDiff gener... ...
在人工智能技术快速发展的背景下,最近慕尼黑工业大学与Meta合作推出的开源项目“ViewDiff”引起了广泛关注。该项目的目的是利用最新的文本到图像生成模型,解决3D图像生成中的一致性问题,标志着3D内容创作的又一次重要进步。 项目背景与核心目标 在过去的几年里,基于文本的2D内容生成技术取得了显著的成功,这为3D内容生成...
【新智元导读】利用文本生成图片(Text-to-Image, T2I)已经满足不了人们的需要了,近期研究在T2I模型的基础上引入了更多类型的条件来生成图像,本文对这些方法进行了总结综述。 在视觉生成领域迅速发展的过程中,扩散模型已经彻底改变了这一领域的格局,通过其令人印象深刻的文本引导生成功能标志着能力方面的重大转变。
北邮开源20页249篇文献,包揽Text-to-Image Diffusion领域各种「条件」 利用文本生成图片(Text-to-Image, T2I)已经满足不了人们的需要了,近期研究在T2I模型的基础上引入了更多类型的条件来生成图像,本文对这些方法进行了总结综述。 在视觉生成领域迅速发展的过程中,扩散模型已经彻底改变了这一领域的格局,通过其令人...
一般实验设置。在本节中，我们使用官方开源存储库（https://github.com/CompVis/stable-diffusion）中...