作为一个AI绘画模型深度使用者,就个人感受而言,AI绘画工具的表现确实让人耳目一新,而其本质其实是一种生成符合给定文本描述的真实图像(text-to-image)的崭新交互方式。 文本到图像模型(Text-to-image model) 文本到图像模型(Text-to-image model)是一种机器学习模型,它将自然语言描述作为输入并生成与该描述匹配的...
文本到图像生成是从文本描述或标题生成图像的任务。 前往旧版百科查看 相关任务 图像生成 任务数量 15 模型数量 448 零试文本到图像生成 任务数量 1 模型收录中 可用模型 选择基准,对比模型表现 模型名模型规模最佳表现情况技术方法发布时间适配资源 StyleGAN-T- ...
https://github.com/mapooon/Face2Diffusion 6、LeftRefill: Filling Right Canvas based on Left Reference through Generalized Text-to-Image Diffusion Model 本文提出LeftRefill,一种新方法,有效利用大型文本到图像(T2I)扩散模型进行参考引导图像合成。顾名思义,LeftRefill将参考视图和目标视图水平拼接在一起作为整...
Text-to-image generation is a comprehensive task that combines the fields of Computer Vision (CV) and Natural Language Processing (NLP). Research on the methods of text to image based on Generative Adversarial Networks (GANs) continues to grow in popular
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。 本文提出利用预训练的文本到图像模型作为先...
实验表明相较于GAN的工作,大型的text to image diffusion model在经过微调后,更擅长将新的信息融入到模型的输出域中,而不会忘记先验知识,以及过拟合到一个小的图片集合。 1. 所有的训练图片描述为 a [identifier] [class noun],其中[identifier]是链接到指定概念的唯一标识符,而[class-non]是主题的粗略类描述符...
be widely applied in the open-source community, especially when they need to be oriented to vertical fields. This section details the Chinese text-to-image generation model provided by EasyNLP, which still has a good text-to-image generation effect in the case of a sma...
Parti[2]是Google基于多模态AI架构Pathways[10]实现的Text-to-Image模型,其主要模块及工作流程如图2所示,左侧为Transformer Encoder和Transformer Decoder组成的Parti sequence-to-sequence autoregressive model (以下简称text encoder/decoder),右侧为image tokenizer,使用ViT-VQGAN[11]实现,其基础结构也是transformer。
PPDiffusers 是一款支持多种模态(如文本图像跨模态、图像、语音)扩散模型(Diffusion Model)训练和推理的国产化工具箱。依托于飞桨框架和 PaddleNLP 自然语言处理开发库,PPDiffusers 提供了超过50种 SOTA 扩散模型 Pipelines 集合,支持文图生成(Text-to-Image Generation)、文本引导的图像编辑(Text-Guided Image Inpainting...
Text to Image Generation综述《An Introduction to Image Synthesis with Generative Adversarial Nets》,发表于2018年,其围绕的主题是用GAN做图像合成,分为两个部分text to image和image to image,这里仅讨论text to image部分。另一个主题关注GAN在计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)和其他领域的应用。 综述中Johns...