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...
GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models 尾巴 背景 在AI应用领域,图像是业界公认最内卷的方向之一,以至于出现很多硕博同学花了几年时光,刚基于当时的SOTA(State Of The Art,业内用于表示“效果最好的方法”),取得了一丢丢微弱的提升,论文都还没写完,某个大佬...
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...
Leverage Pre-trained Diffusion Models 我们的目标是开发一种超快的文本到图像模型。然而，从有效的UFOGe...
扩散模型(Diffusion Models)受到非平衡热力学的启发。他们定义了马尔可夫扩散链,以缓慢地向数据添加随机噪声,然后学会逆向扩散过程,从噪声中构造出所需的数据样本。与 VAE 或基于流的模型不同,扩散模型是通过固定的过程学习的,潜在变量(Latent Variable)具有高维度(与原始数据的维度相同)。如下图所示: ...
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...
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。
Discover the top 6 open source AI image generators. Find out how models can bring realistic visuals to your projects.
DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation这是一个微调Text-to-Image系列模型的方法。只需要提供某个对象的3~5图片,就能根据文本提示词生成与原图片对象高度相似,且高度切合文本信息的图… 阅读全文 Text-to-Image图像生成系列之Google的Imagen ...
对比实验 4.3. Ablation Study 特征提取模型 隐式字母生成器 提取特征时的扩散步数 mask分类时的扩散模型和判别模型 论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Xu_Open-Vocabulary_Panoptic_Segmentation_With_Text-to-Image_Diffusion_Models_CVPR_2023_paper.html最后...