pipeline(管道)是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象,将所有大模型分为音频(Audio)、计算机视觉(Computer vision)、自然语言处理(NLP)、多模态(Multimodal)等4大类,28小类任务(tasks)。共计覆盖32万个模型 今天介绍CV计算机视觉的第四篇,文生图/图生图(text-to-image/image-to-image)。tr...
Snap Research团队通过引入高效的网络架构和改进步骤蒸馏,实现了移动端推理时间不到2秒的文本到图像扩散模型,让移动端本地跑SD模型成为可能 NeurIPs 2023:SnapFusion: Text-to-Image Diffusion Model on Mobile Devices within Two Seconds text-to-image扩散模型的推理过程主要由三个模块组成,Text Encoder(ViT)、UNet...
LoRA与ControlNet的出现并非要取代基础模型,而是要在此基础上对其进行强化与精炼。基础模型就像一块高品质的画布,上面已经打好通用底色和纹理,而LoRA与ControlNet则是更多的调色盘、画笔和尺规工具,让创作者在这块画布上更精确地实现自己的构思。 总体而言,基础模型为我们提供了创作的“广度”,但往往欠缺精准的“深度”...
Parti[2]是Google基于多模态AI架构Pathways[10]实现的Text-to-Image模型,其主要模块及工作流程如图2所示,左侧为Transformer Encoder和Transformer Decoder组成的Parti sequence-to-sequence autoregressive model (以下简称text encoder/decoder),右侧为image tokenizer,使用ViT-VQGAN[11]实现,其基础结构也是transformer。 图2...
在上期文章,我们开始探讨生成式 AI(Generative AI)的另一个进步迅速的领域:文生图(Text-to-Image)领域。概述了 CLIP、OpenCLIP、扩散模型、DALL-E-2 模型、Stable Diffusion 模型等文生图(Text-to-Image)的基本内容。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏...
在上期文章,我们开始探讨生成式 AI(Generative AI)的另一个进步迅速的领域:文生图(Text-to-Image)领域。概述了 CLIP、OpenCLIP、扩散模型、DALL-E-2 模型、Stable Diffusion 模型等文生图(Text-to-Image)的基本内容。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏...
论文提出了一种基于new concepts的text-to-image生成模型的fine-tuning方法。只需使用一些有限的图像示例, 新方法就能一高效的方法生成微调概念的新样本同时保留原有的生成能力。而且,我们只需要保存一小部分模型权重。此外,方法可以连贯地在同一场景中组合多个新概念,这是之前的方法所缺少的能力。
1、ViewDiff: 3D-Consistent Image Generation with Text-to-Image Models 3D资产生成正受到大量关注,受到最近文本引导的2D内容创建成功的启发,现有的文本到3D方法使用预训练文本到图像扩散模型来解决优化问题,或在合成数据上进行微调,这往往会导致没有背景的非真实感3D物体。
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。
大规模扩散模型的缓慢推断和由此产生的计算需求对其服务成本构成了重大障碍。简介 本文提出了UFOGen，这是...