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...
Diffusion Model就是图像生成领域近年出现的"颠覆性"方法,将图像生成效果和稳定性拔高到了一个新的高度。本文接下来就会从效果及原理两个部分介绍Diffusion Model,具体章节如下: 2022最卷的领域-文本生成图像:这个部分会展示这两年文本生成图像领域成果,非从业者可以看看这个部分权当八卦 Diffusion Model 演进:这个部分会...
另外扩散模型也能够达到很好的生成效果,甚至性能超过了GAN。然而无论是GAN还是Diffusion Model编辑方法,只允许修改全局属性或对给定图像进行局部编辑,没有一种方法能够在新的语境中生成给定主题的新版本。 2.3 可控的生成模型 为了更好地约束生成图像的主题,有学者提出mask的方案,以及Pivot Tuning方案,然而这些方案都有着...
https://lukashoel.github.io/ViewDiff/ 2、NoiseCollage: A Layout-Aware Text-to-Image Diffusion Model Based on Noise Cropping and Merging 布局感知的文本到图像生成,是一种生成反映布局条件和文本条件的多物体图像的任务。当前的布局感知的文本到图像扩散模型仍然存在一些问题,包括文本与布局条件之间的不匹配以...
通过一个固定的text encoder(T5-XXL)提取文本embedding,然后经过一个输出大小为64x64的classifier-free Diffusion Model,最后经过两个级联的超分DM将图片分辨率放大到1024x1024,所有的DM都条件于text embedding。 text encoder对比了BERT(base模型参数量:1.1亿)CLIP(0.63亿)以及T5(模型参数量:110亿),后来发现T5效果最...
介绍了关于GAN生成对抗网络的相关Text-to-Image论文,将其分类为Semantic Enhancement GANs, Resolution Enhancement GANs, Diversity Enhancement GANs, Motion Enhancement GANs四类,介绍了代表性model,如下图所示。 2.Adversarial Learning of Semantic Relevance in Text to Image Synthesis ...
代码:https://github.com/hanzhanggit/StackGAN-inception-model 复现:IS指标复现 文本生成图像IS分数定量实验全流程 2.3、排行榜 在CUB数据集上的IS分数排行(部分): 2.4、不足 IS分数不能检测过度拟合,也不能测量类内变化。因此,如果一个网络能够记住训练集,或者每次只生成一个完美的图像,那么它将获得非常高的成...
训练一个text-to-video generation model,为planning和inverse modeling生成image序列:UniPi[39] DALL-E-Bot[18](见相似工作) 方法 两步走:从observation生成goal image dataset;用example-based visual RL进行学习 Visual goal generation Given: source prompt PP, source image xsrcxsrc, editing instruction Output...
Prompt engineering is the process of designing and fine-tuning the input text prompts that are used to train and evaluate text-to-image models. The goal of prompt engineering is to create prompts that are both diverse and representative of the types of images that the model will be used to...
3.3. Text-to-Image Diffusion Model 文本到图像扩散模型可以从提供的输入文本提示生成高质量的图像。它是用从互联网上抓取的数百万对图像-文本对进行训练的[59,64,67]。使用预训练的文本编码器(如T5[63]或CLIP[62])将文本编码为文本嵌入。在被输入到扩散网络之前,图像通过添加一定程度的高斯噪声而被扭曲。在给...