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 延迟分析 text-to-image扩散模型的推理过程主要由三个模块组成,Text Encoder(ViT...
这两者在Diffusion Model会共用模型,并将带标记的样本与无标记的样本混合一起训练,对于无标记样本则将 y=null 用于区分即可。 GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models 至此,Diffusion Models主要的技术都已经储备完毕,OpenAI则借助上述各种技术,带着自己的“钞能力...
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 \...
text-to-image diffusion model原理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...
3.3. Text-to-Image Diffusion Model 文本到图像扩散模型可以从提供的输入文本提示生成高质量的图像。它是用从互联网上抓取的数百万对图像-文本对进行训练的[59,64,67]。使用预训练的文本编码器(如T5[63]或CLIP[62])将文本编码为文本嵌入。在被输入到扩散网络之前,图像通过添加一定程度的高斯噪声而被扭曲。在给...
Leverage Pre-trained Diffusion Models 我们的目标是开发一种超快的文本到图像模型。然而，从有效的UFO...
Imagen主要模块及工作流程如图5,输入的文本描述由Frozen Text Encoder编码成Text Embedding, Text-to-Image Diffusion Model根据Text Embedding从随机噪声图迭代产生一幅与输入描述匹配的64x64小图,小图由Super-Resolution模块根据Text Embedding放大为256x256的中等尺寸图像,中等尺寸图像由另一个Super-Resolution模块同样根据...
Stable Diffusion (SD)是当前最热门的文本到图像(text to image)生成扩散模型。尽管其强大的图像生成能力令人震撼,一个明显的不足是需要的计算资源巨大,推理速度很慢:以 SD-v1.5 为例,即使用半精度存储,其模型大小也有 1.7GB,近 10 亿参数,端上推理时间往往要接近 2min。
通过一个固定的text encoder(T5-XXL)提取文本embedding,然后经过一个输出大小为64x64的classifier-free Diffusion Model,最后经过两个级联的超分DM将图片分辨率放大到1024x1024,所有的DM都条件于text embedding。 text encoder对比了BERT(base模型参数量:1.1亿)CLIP(0.63亿)以及T5(模型参数量:110亿),后来发现T5效果最...
2、NoiseCollage: A Layout-Aware Text-to-Image Diffusion Model Based on Noise Cropping and Merging 布局感知的文本到图像生成,是一种生成反映布局条件和文本条件的多物体图像的任务。当前的布局感知的文本到图像扩散模型仍然存在一些问题,包括文本与布局条件之间的不匹配以及生成图像的质量降低。