dalle-mini约为1.8GB左右,dalle-mega约为8.9GB左右,项目使用mini进行演示,替换成mega可以生成更高质量的图片 importtimeimportpaddlefromdallebart.modelingimportDalleBartForImageGenerationfromdallebart.tokenizerimportDalleBartTokenizerfromPILimportImagepaddle.seed(0)paddle.set_device("gpu:0")# 加载模型和tok...
OpenAI的DALL·E mini早已火出天际,本项目基于DalleBart模型通过英文文本描述生成图片,在Ai Studio中体验下当灵魂画手的感觉吧 - 飞桨AI Studio
OpenAI是从头训练一个 decoder-only sparse transformer with broadcasted row and column embeddings for the part of the context for the image tokens. 这是参考Generating long sequences with sparse transformers 这篇文章的。 此外,也可以考虑使用类似BART这样的模型就可以了 BART: Denoising Sequence-to-Sequence...
借助PaddleNLP新加入的Dalle模型，可以轻松实现英文描述生成图片的功能。只需三步，快速体验文字转图像的魅力。注意，运行项目时建议使用至少32GB显存的GPU镜像。进行准备工作，确保使用的是PaddleNLP的最新版本2.3.5。在github上直接获取Dalle模型的代码，目前提供dalle-mini、dalle-mega-v16、dalle-mega-v26...
DALLE: Zero-Shot Text-to-Image Generation DALLE: Zero-Shot Text-to-Image Generation 时间:21.02(与CLIP同期论文) 机构:OpenAI TL;DR 提出一个将文本与图像作为token,利用Transformer的自回归机制来生成图像。使用大规模数据(250M图文Pair)与大模型(12B)训练,模型效果达到可与特定领域模型性能相当的泛化效果。
首先,文本信息经过文本编码器提取文本特征 D,然后 prior 根据文本信息 D 生成图像特征 D。训练过程中,图像特征 C 作为图像特征 D 的 ground truth 进行训练,也就是说训练时 DALLE2 生成的图像特征 D,会参考 CLIP 生成的对应文本的图像特征 C。最后通过一个解码器 decoder 根据图像特征 D 生成图像。
不同于GAN(生成式对抗网络)的一点是,虽然GAN能够替换视频里的人脸,但其仅仅限制于人脸的范畴,而Dalle是将概念和概念之间做了关联,这在以往也是从未被实现过的。 2. 方法 整体流程如下: 1.第一个阶段,训练一个dVAE(discrete variational autoencoder离散变分自动编码器),其将256*256的RGB图片转换为32*32的图片to...
首先,文本信息经过文本编码器提取文本特征 D,然后 prior 根据文本信息 D 生成图像特征 D。训练过程中,图像特征 C 作为图像特征 D 的 ground truth 进行训练,也就是说训练时 DALLE2 生成的图像特征 D,会参考 CLIP 生成的对应文本的图像特征 C。最后通过一个解码器 decoder 根据图像特征 D 生成图像。
随着 DALL-E 模型的兴起,学术界涌现出越来越多的 Text-to-Image 模型,例如 Imagen,Stable Diffusion,ControlNet 等模型。然而,尽管 Text-to-Image 领域发展迅速,现有模型在稳定地生成包含文本的图像方面仍面临一些挑战。 尝试过现有 sota 文生图模型可以发现,模型生成的文字部分基本上是不可读的,类似于乱码,这非常...
在对文本生成图像技术(Text-to-image)的能力比较中,我们的实验成果展现了 TextDiffuser-2 的卓越性能。具体来说,TextDiffuser-2 不仅能够准确地渲染文本内容,还能确保文本与其背景区域之间的协调一致性。 值得一提的是,尽管 DALLE-3 在应对简单的文字提示时能够正确渲染文本,但面对更为复杂的提示时,其表现仍存在错误...