其在text-to-image diffusion models上的应用,证明了text-to-image diffusion models中,文本编码的能力并不一定需要CLIP中所携带的image-textalignment,即纯language models也可以用于编码文本信息。 T5的技术流程图 前文说到,LLMs的上下文学习能力决定了其对文本信息的强大表征能力,结合我们在T5-XXL中得出的结论,不难...
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...
例如DreamBooth和Textual Inversion就是这类做法。 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...
text-to-image diffusion model是一种用于生成图像的神经网络模型,可以通过文本描述和草图作为引导来生成与输入条件相匹配的逼真图像。其原理是基于扩散模型,通过结合文本描述和草图,实现多模态图像生成的目标。 扩散模型是一种基于能量的生成模型,它通过在潜在空间中不断地迭代,来模拟图像的扩散过程,从而生成图像。在...
代码:https://github.com/PRIV-Creation/Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models 我们的审查从简要介绍去噪扩散概率模型(DDPMs)和广泛使用的 T2I 扩散模型基础开始。 然后我们揭示了扩散模型的控制机制,并从理论上分析如何将新条件引入去噪过程以进行有条件生成。
text-to-image diffusion model采样公式文本到图像的扩散模型采样公式主要是通过定义F_{\phi}left(x_t, y, t \right) = abla_{x_{t}} log p_{\phi}\left(y \mid x_{t}\right) 来实现的,其中x_t代表初始噪声,y是目标数据,t表示时间。采样过程可以通过调整 F_{\phi}\left(x_t, y, t \...
7、InteractDiffusion: Interaction Control in Text-to-Image Diffusion Models 大规模的图像到文本(T2I)扩散模型,展示出了生成基于文本描述的连贯图像能力,为内容生成提供广泛应用。尽管已有一定可控性,如对象定位、姿势和图像轮廓,但控制所生成内容中对象之间相互作用方面,仍存差距。在生成图像中控制对象之间的相互作用...
【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。
Stable Diffusion API 的文生图(Text to Image)端点允许你写正面提示词和负面提示词,正面提示词是针对你希望在图像中看到的内容,负面提示词是通过列出你不希望在生成的图像中看到的内容来完善你的描述。本文来介绍一下 Stable Diffusion API 中文生图(Text to Image)端点的使用,详情见下文。 Stable Diffusion API ...
[CV] Mastering Text-to-Image Diffusion: Recaptioning, Planning, and Generating with Multimodal LLMs O网页链接 提出一种新的无需训练的文本到图像生成/编辑框架RPG,利用多模态LLM的强大推理能力来增强文本到图像扩散模型的组合性。该方法使用MLLM作为全局规划器,将生成复杂图像的过程分解为子区域内的多个简单生成...