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...
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...
•据我们所知,ODISE是第一个为开放词汇分词任务探索大规模文本到图像扩散模型的工作。 •我们提出了一种新的管道来有效地利用文本图像扩散和判别模型来执行开放词汇全视分割。 •我们通过在许多开放词汇识别任务上超越所有现有基线,显著推进了该领域的发展,从而在该领域建立了一个新的艺术状态。 2 Related Work:...
10、One-dimensional Adapter to Rule Them All: Concepts, Diffusion Models and Erasing Applications 商业和开源扩散模型(DMs)在文本到图像生成中的普遍使用引发了风险缓解,以防止不需要的行为。学术界已有的概念消除方法都是基于完全参数或基于规范的微调,从中观察到以下问题:1)向侵蚀方向的生成变化:目标消除过程中...
Imagen: Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding 时间:22/05 机构:Google TL;DR 发现使用LLM(T5)可以作为text2image任务的text encoder,并且提升LLM模型size相对于提升image DM模型size性价比更高,生成的图像保真度更高,内容也更符合文本的描述。在COCO上FID score达到7.27。另外...
[6] Gafni, Oran, et al. "Make-a-scene: Scene-based text-to-image generation with human priors." arXiv preprint arXiv:2203.13131 (2022). [7] Nichol, Alex, et al. "Glide: Towards photorealistic image generation and editing with text-guided diffusion models." arXiv preprint arXiv:2112.107...
diffusion models 的复现 "Photorealistic text-to-image diffusion models" 指的是一类模型，其目标是生成具有照片级别逼真度的图像，通过输入的文本描述来合成图像。实现这样的模型涉及深度学习和生成对抗网络（GANs）等技术。复现这样的模型通常需要以下步骤：1. 数据集收集与准备：收集包含文本描述和相应图像的数据集。
简介:DALL·E 2是Text-to-Image领域的最新突破,通过先进的Diffusion模型实现了高质量的图像生成。本文将深入解析DALL·E 2的工作原理、技术特点以及其在实践中的应用。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在过去的几年里,文本生成图像(Text-to-Image)技术取得...
用更大的在纯文本上训练的自然语言模型(T5)作为text encoder比用更大的diffusion model效果更显著:更加高保真以及文本-图片匹配度更高 Imagen架构图 整体结构: 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...
ControlNet: Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Modelslink 时间:23.11 机构:StandfordTL;DR提出ControlNet算法模型,用来给一个预训练好的text2image的diffusion model增加空间条件控制信息。作者尝试使用5w-1M的edges/depth/segmentation/pose等信息训练ControlNet,都能得到比较好的生成效果。为下游文...