R-prec在COCO图像上通常会失败,因为在COCO图像中,可能会将高度相似性分配给提到全局背景色的错误标文本描述或出现在中间的对象。 五、VS相似度(Visual-Semantic Similarity) 5.1、原理 VS相似度通过一个经过训练的视觉语义嵌入模型计算图像和文本之间的距离来衡量合成图像和文本之间的对齐。具体来说,学习两个映射函数,...
R-prec在COCO图像上通常会失败,因为在COCO图像中,可能会将高度相似性分配给提到全局背景色的错误标文本描述或出现在中间的对象。 五、VS相似度(Visual-Semantic Similarity) 5.1、原理 VS相似度通过一个经过训练的视觉语义嵌入模型计算图像和文本之间的距离来衡量合成图像和文本之间的对齐。具体来说,学习两个映射函数,...
我们使用两个互补的指标对这些结果进行数值评估:文本-图像 CLIP 余弦相似度(text-image CLIP cosine similarity),用于量化生成的图像与文本提示的符合程度(越高越好),以及 DINO-ViT 自相似度(DINO-ViT self-similarity)[46] 之间的距离,量化结构保存的程度(越低越好)。 正如在图 9 中所见,我们的方法通过实现结构...
Stable Diffusion v2 版本的文本编码器就是用 OpenCLIP 训练的文生图(Text-to-Image)模型。该文本编码器由 LAION 在 Stability AI 的支持下开发,与之前的 V1 版本相比,它极大地提高了生成的图像的质量。此版本中的文生图(Text-to-Image)模型可以生成默认分辨率为 512 x 512 像素和 768 x 768 像素的图像,...
七、DAMSM (Deep Attentional Multimodal Similarity Model) 7.1、DAMSM框架 DAMSM主要有两个神经网络,文本编码器和图像编码器。其将句子的图像和单词的子区域映射到一个公共语义空间,从而在单词级别测量图像-文本相似度,以计算图像生成的细粒度损失。 文本编码器:采用双向长短期记忆网络(LSTM) ...
数据集：Oxford-102 flflower，使⽤inception score和multi-scale structural similarity index (MS-SSIM) metrics评定可分辨率和⽣成图⽚多样性。3. ControlGAN。可以控制图⽚局部⽣成，⼀个word-level的generator。有github代码：https://github.com/mrlibw/ControlGAN。4. content parsing。同时parse...
Test-time Optimization: 这个过程主要是基于pre-trained generator来做的生成,VQGAN+CLIP,Diffusion Model+CLIP都是这种方法,利用的是text2image similarity score来引导optimization的过程从而实现定向的生成。 Beyond pure image generation: 基于CLIP做的很多相关的工作——image editing, generator domain adaptation, video...
Deep Attentional Multimodal Similarity Model DAMSM学习了两个神经网络(text encoder-LSTM,image encoder -CNN),将图像的子区域和句子中的词映射到同一个语义空间来计算相似度,在训练生成器的时候就可以通过计算img-text similarity得到一个fine-grained loss ...
参考:文本生成图像!GAN生成对抗网络相关论文大汇总 (只看了摘要) 1. A Survey and Taxonomy of Adversarial Neural Networks for Text-to-Image Synthesis 介绍了关于GAN生成对抗网络的相关Text-to-Image论
22.Text-to-Image Generation with Attention Based Recurrent Neural Networks attention-based encoder学习word到pixel,条件自回归decoder学习pixel到pixel和图像的生成。使用了Structural Similarity Index评估。数据集:COCO,MNIST-with-captions。 23.Text Guided Person Image Synthesis ...