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...
【论文速览】Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding (Imagen) 却道 清醒、独立、温柔、恣意地去感受这个美好的世界9 人赞同了该文章 今天介绍一下Google的一篇图像生成的工作,现在来看效果还是非常好。 1. 研究背景 任务:探索图像生成模型新范式。 性质:实验较为Solid,提出了...
之前已经有一些工作,在使用图像生成模型方面与我们的精神相似,包括gan[3、19、35、36、98]或扩散模型[14、17、31、34、60、69-73、77]来执行语义分割[2、21、41、54、76、92]。他们首先在小词汇数据集上训练生成模型,例如猫[85]、人脸[35]或ImageNet[13],然后借助每个类别的少量手工注释示例,学习将生成模...
Imagen图像 前所未有的逼真感×深层次的语言理解 谷歌研究院,大脑团队 谷歌研究,大脑团队 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,...
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...
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...
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。
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...
基于扩散模型diffusion的text-to-image 1、ViewDiff: 3D-Consistent Image Generation with Text-to-Image Models 3D资产生成正受到大量关注,受到最近文本引导的2D内容创建成功的启发,现有的文本到3D方法使用预训练文本到图像扩散模型来解决优化问题,或在合成数据上进行微调,这往往会导致没有背景的非真实感3D物体。
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...