最终形成了UFOGen模型。这些改进主要集中在两个关键领域：1. 实现一步采样；2. 进行文本到图像生成的扩...
GLIGEN- ON COCO 2023 SOTA! FID 5.61 -2023-01-查看项目 RA-CM3- ON MSCOCO FID 15.7 -2022-11-查看项目 ERNIE-ViLG 2.0 L百亿级 ON COCO FID 6.75 -2022-10-查看项目 Blurring Diffusion Models- ON CIFAR10 2022 SOTA! FID 3.17 Diffusion2022-09-查看项目 ...
开源模型包括:(1) GLIGEN [12]:使用边界框和对象名称作为附加控制信息的经过微调的稳定扩散模型,用于基于文本生成定位到图像的图像;(2) ControlNet w/Segmentation [30]:使用实例分割图作为控制信息的稳定扩散模型的变体;(3) ControlNet w/ Canny Detection:使用Canny边缘检测图像作为条件的ControlNet的变体;(4) ...
taskflow."""results=self.task_genration(inputs)image=Image.fromarray(results)image.show()ifself.saveimg:image.save("results/figure_{}.png".format(int(time.time()))ifself.returnTensor:returnresults 3 调用Dalle生成图片 # 创建文字转换为图像实例text2image=Taskflow("text_to_image",model,tokenizer,...
论文题目:GLIGEN: Open-Set Grounded Text-to-Image Generation 作者:Yuheng Li, Haotian Liu, Qingyang Wu, Fangzhou Mu, Jianwei Yang, Jianfeng Gao, Chunyuan Li, Yong Jae Lee 论文链接:https://arxiv.org/abs/2301.07093 代码地址:https://github.com/gligen/GLIGEN ...
4+ Copyright © 2023 Papyon 价格 免费 App 内购买项目 Overhead AI Pro Annual¥698.00 Overhead AI Pro¥28.00 开发人员网站 App 支持 隐私政策 AI-TextArt: Text to Image Pic AI Photo Generator Art Drawing AI Art Generator - AI image
ChatPainter: Improving Text to Image Generation using Dialogue 利用对话来改善文字生成图片 为了解决文字描述中含有多个目标的问题,本文提出了一个利用对话提供更多的额外信息。因为通常一个文本描述是不能够捕获图片中所有的细节信息而且模型也不能够知道图像中的目标对应了描述中的哪一个单词。
CLIP-GEN 是一个 Language-Free 的文本生成图像的方法,它不依赖图文训练样本,通过预训练 CLIP 模型的强大表征能力,只需要图片数据就可以训练出一个文本生成图像的模型。该方法的基本原理是:CLIP-GEN 首先会训练一个 VQ-GAN,把图片映射到离散空间;然后再训练一个 GPT 模型,把 CLIP embedding 映射到 VQ-GAN 的...
Hierarchical text-conditional image gen- eration with clip latents. arXiv preprint arXiv:2204.06125, 2022. 2 [52] Aditya Ramesh, Mikhail Pavlov, Gabriel Goh, Scott Gray, Chelsea Voss, Alec Radford, Mark Chen, and Ilya Sutskever. Zero-shot text-to-image generation. In International Co...
StackGAN具有两个GAN堆叠在一起形成了一个能够生成高分辨率图像的网络。它分为两个阶段,Stage-I和Stage-II。 Stage-I网络生成具有基本颜色和粗略草图的低分辨率图像,并以文本嵌入为条件,而Stage-II网络获取由Stage-I网络生成的图像并生成以文本嵌入为条件的高分辨率图像。基本上,第二个网络可以纠正缺陷并添加细节,产...