论文发现,在论文的框架下,三种字幕模型都可以提高扩散模型的性能,其中BLIP取得了最佳表现。值得注意的是,通用多媒体大型语言模型LLaVA[32]无法捕捉到与另外两个专门训练在图像字幕任务上的模型相当的性能,论文在附录A.3中提供了详细分析。 论文标题:CoMat: Aligning Text-to-Image Diffusion Model with Image-to-Text...
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...
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,在纯文本语料库上预训练的通用大型语言模型(例如T5)令人惊讶 有效编码文本以进行图像合成:在 Imagen 中增加语言模型的大小可以提高样本保真度和图像文本 对齐远远超过增加图像扩散模型的大小。
CoMat, a groundbreaking method, addresses the challenge of aligning text-to-image diffusion models with the creation of high-fidelity and diverse images. This paper introduces CoMat, an end-to-end fine-tuning strategy for diffusion models that incorporates image-to-text concept matching....
现在,来自谷歌的研究者也在这一方向做出了探索,提出了一种文本到图像的扩散模型 Imagen。 论文:Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding PDF下载链接:链接 论文解读链接:链接 #人工智能#科技 AMiner官网:链接
论文:DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion 主页:链接 简介:谷歌大脑出品的Text-to-3D新方法,使用预训练的text-to-image扩散模型从头训练Nerf, 不需要3D训练数据。 #想法打卡挑战赛 第2期#人工智能#假期宅家乐 发布于 2022-10-03 17:02 登录知乎,您可以享受以下权益: ...
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,在纯文本语料库上预训练的通用大型语言模型(例如T5)令人惊讶 有效编码文本以进行图像合成:...
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。
以Stable diffusion为代表的text-to-image扩散模型越来越被研究者们所关注,大量关于生成的研究方向(如图像编辑,视频生成)等都用到了这些预训练扩散模型。然而,这些文生图模型的图文匹配程度严重依赖于一些预训练文本编辑器,如CLIP等。 注意到CLIP由于是使用大量图片文本对进行训练的模型,没有专门针对语义进行优化。这使...
原文链接: [译] 文生图(text-to-image)简史:扩散模型(diffusion models)的崛起与发展(2022)译者序本文翻译自 2022 年的一篇英文博客: The recent rise of diffusion-based models, 另外也参考其他资料补…