自2022年Stable Diffusion和ChatGPT诞生以来,扩散模型(diffusion models)和大语言模型(Large Language Models, LLMs)就逐渐成为计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)两大深度学习主流社区的研究焦点。一方面,在以CLIP为代表的多模态学习迅猛发展之下,加上诸如LAION的大规模图像-文本对训练数据加持下,diffusion models重新定...
Stable Diffusion API 的文生图(Text to Image)端点允许你写正面提示词和负面提示词,正面提示词是针对你希望在图像中看到的内容,负面提示词是通过列出你不希望在生成的图像中看到的内容来完善你的描述。本文来介绍一下 Stable Diffusion API 中文生图(Text to Image)
Method: 冻结Stable Diffusion的参数,额外引入一个即插即用的Interaction Module。整个方法分为三个部分。1. 在caption中确定文本label三元组〈subject s , action a , and object o 〉。再根据提供的图像检测出subject和object的bounding boxes。缺少的action的bounding boxes由作者提出的“Between”操作得到。
stable diffusion model on your own dataset with as little as five images. For example, on the left are training images of a dog named Doppler used to fine-tune the model, in the middle and right are images generated by the fine-tuned model when asked to ...
文生图( Text-to-Image)背后的原理简介,目前大部分可以使用的文生图应用都使用Stable Diffusion模型进行图像合成 #人工智能 #stablediffusion #研究生日常 #一种很新的po图方式 #ai绘画 - dhhx于20230730发布在抖音,已经收获了2.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
你需要使用的text-to-image工具是stable-diffusion,可以通过text-to-image生成高质量的图片,使用stable-diffusion需要遵循以下规范:使用简短的英文单词进行prompt描述,如“一个女孩”需要翻译为“1girl”,如“长头发”需要翻译成“long-hair”,如“在湖边”需要翻译成“lake”;举个例子来说“一个长黑色头发的女孩在湖...
Stable Diffusion is a latent text-to-image diffusion model. Thanks to a generous compute donation from Stability AI and support from LAION, we were able to train a Latent Diffusion Model on 512x512 images from a subset of the LAION-5B database. Similar to Google's Imagen, this model us...
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。
Stability AI with Stable Diffusion XL Base 1.0 Model The Stability AI Stable Diffusion XL Base 1.0 model is another text-to-image stable diffusion model, but with some improvements on the back end. It takes advantage of a 3x larger U-NET backbone architecture, as well as a second text ...
Extend RealCompo to keypoint- and segmentation-based text-to-image generation. Extend RealCompo to stylized compositional generation. Qualitative comparison of RealCompo's generalization to different models: We select two T2I models: Stable Diffusion v1.5, TokenCompose, two L2I models GLIGEN, Layout...