Controllable Generation with Text-to-Image Diffusion Models: A Surveyarxiv.org/abs/2403.04279 摘要 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。然而,仅依赖文本来调节这些模型并不能完全满足不同应用和场景的多样化和...
2. Spatial Control(空间控制):由于文本很难表示结构信息,即位置和密集标签,因此使用空间信号控制文本到图像扩散方法是一个重要的研究领域,例如布局、人体姿势、人体解析。方法例如ControlNet。 3. Advanced Text-Conditioned Generation(增强的文本条件生成):尽管文本在文本到图像扩散模型中起着基础条件的作用,但该领域仍...
我们介绍了 Imagen,这是一种文本到图像的扩散模型,具有前所未有的逼真度和深层次的语言理解。 Imagen 建立在理解文本的大型 Transformer 语言模型的强大功能之上,并依赖于扩散模型在高保真图像生成方面的优势。 我们的关键发现是,在纯文本语料库上预训练的通用大型语言模型(例如T5)令人惊讶 有效编码文本以进行图像合成:...
\quad ControlNet的提出: 本文介绍了ControlNet,这是一个端到端的神经网络架构,用于学习大型预训练文本到图像扩散模型(实现中使用Stable Diffusion)的条件控制。ControlNet通过锁定模型的参数,并制作其编码层的可训练副本,保持了大型模型的质量和能力。这种架构将大型预训练模型视为学习多样化条件控制的强大骨干。可训练的...
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。
【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。 然而...
CVPR 2023|Imagic: Text-Based Real Image Editing with Diffusion Models 基于文本的图像编辑 #AI #图像编辑 #扩散模型 #论文 - 梨zz于20230329发布在抖音,已经收获了144个喜欢,来抖音,记录美好生活!
[CV] MobileDiffusion: Subsecond Text-to-Image Generation on Mobile Devices O网页链接 MobileDiffusion是一种专为移动设备设计的高效文本到图像扩散模型。通过优化模型架构和采样技术,解决了大模型尺寸和推理速度慢的问题。在移动设备上,实现了出色的亚秒级推理速度,用于生成高质量图像,超越了现有技术水平。该研究提...
Visual Concept-driven Image Generation with Text-to-Image Diffusion Model. Tanzila Rahman, Shweta Mahajan, Hsin-Ying Lee, Jian Ren, Sergey Tulyakov, Leonid Sigal. arXiv 2024. [PDF]Textual Localization: Decomposing Multi-concept Images for Subject-Driven Text-to-Image Generation. Junjie Shentu, ...
Stable Diffusion is a latent text-to-image diffusion model. Thanks to a generous compute donation from Stability AI and support from LAION, we were able to train a Latent Diffusion Model on 512x512 images from a subset of the LAION-5B database. Similar to Google's Imagen, this model us...