其在text-to-image diffusion models上的应用,证明了text-to-image diffusion models中,文本编码的能力并不一定需要CLIP中所携带的image-text alignment,即纯language models也可以用于编码文本信息。 T5的技术流程图 前文说到,LLMs的上下文学习能力决定了其对文本信息的强大表征能力,结合我们在T5-XXL中得出的结论,不...
减少需要扩散的次数可以更进一步减少UNet的耗时。这里延续了Progressive Distillation for Fast Sampling of Diffusion Models中的step distillation思想,用教师模型多步的输出蒸馏学生们模型单步的输出,从而减少学生模型需要扩散的步数。 UNet蒸馏训练的具体流程如下: 使用32-step的SD-v1.5模型跨步蒸馏得到16-step的SD-v1.5...
"Photorealistic text-to-image diffusion models" 指的是一类模型，其目标是生成具有照片级别逼真度的图像，通过输入的文本描述来合成图像。实现这样的模型涉及深度学习和生成对抗网络（GANs）等技术。复现这样的模型通常需要以下步骤：1. 数据集收集与准备：收集包含文本描述和相应图像的数据集。确保数据集的质量和多样性...
•据我们所知,ODISE是第一个为开放词汇分词任务探索大规模文本到图像扩散模型的工作。 •我们提出了一种新的管道来有效地利用文本图像扩散和判别模型来执行开放词汇全视分割。 •我们通过在许多开放词汇识别任务上超越所有现有基线,显著推进了该领域的发展,从而在该领域建立了一个新的艺术状态。 2 Related Work:...
基于扩散模型diffusion的text-to-image 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。
Imagen: Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding 时间:22/05 机构:Google TL;DR 发现使用LLM(T5)可以作为text2image任务的text encoder,并且提升LLM模型size相对于提升image DM模型size性价比更高,生成的图像保真度更高,内容也更符合文本的描述。在COCO上FID score达到7.27。另外...
简介:DALL·E 2是Text-to-Image领域的最新突破,通过先进的Diffusion模型实现了高质量的图像生成。本文将深入解析DALL·E 2的工作原理、技术特点以及其在实践中的应用。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在过去的几年里,文本生成图像(Text-to-Image)技术取得...
在减少扩散次数上，团队借鉴了Progressive Distillation for Fast Sampling of Diffusion Models中的step distillation思想，通过教师模型多步输出蒸馏学生模型单步输出，以此减少学生模型的扩散步数。对于VAE Decoder的加速，团队采用了通道裁剪与蒸馏策略，将SD-v1.5的VAE Decoder通道数量裁剪50%，并在蒸馏训练...
代码:https://github.com/PRIV-Creation/Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models 我们的审查从简要介绍去噪扩散概率模型(DDPMs)和广泛使用的 T2I 扩散模型基础开始。 然后我们揭示了扩散模型的控制机制,并从理论上分析如何将新条件引入去噪过程以进行有条件生成。
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:...