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-text alignment,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...
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...
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。
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...
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...
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...
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。
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...
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...
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...