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...
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...
这种看似科幻电影中的场景,如今正逐步成为现实。近日,慕尼黑工业大学与Meta携手,共同开源了一个名为“ViewDiff”的项目,它运用Text-to-Image模型,实现了令人惊叹的3D一致性图像生成。今天,让我们一同走进这场科技盛宴,揭秘Text-to-Image模型如何重塑3D图像生成的世界。
3. 无需训练的条件得分预测:这类方法无需对模型进行训练,可以直接将条件作用于模型的预测环节,例如在Layout-to-Image(布局图像生成)任务中,可以直接修改cross-attention层的attention map来实现设定物体的布局。 条件引导的得分评估 条件引导估的得分估计方法是通过条件预测模型(如上图Condition Predictor)反传梯度来在...
文本到图像模型(Text-to-image model)是一种机器学习模型,它将自然语言描述作为输入并生成与该描述匹配的图像。由于深度神经网络的进步,此类模型在 2010 年代中期开始开发。2022 年,最先进的文本到图像模型的输出,例如 OpenAI 的DALL-E 2、Google Brain 的Imagen和 StabilityAI 的Stable Diffusion开始接近真实照片和手...
【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。
使用两个开源的大模型实现文生图,一个翻译大模型,一个文生图大模型 安装torch 自己选择合适的torch,cuda版本,最好向前选择一个版本,目前最新torch是2.4,所以我选择了2.3 conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia ...
【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... ...