图像数据的Pipeline由一个在单一输入图像上训练的生成器和目标文本提示组成。左侧就是生成内部数据集的过程，即由不同训练实例组成的内部（图像，文本）对和数据增强后得到的数据集。右测是生成器将图像作为输入，并输出一个RGBA的可编辑层（颜色+透明度），在输入的基础上进行合成，从而形成最终的编辑过的图像。生成...
图像数据的Pipeline由一个在单一输入图像上训练的生成器和目标文本提示组成。 左侧就是生成内部数据集的过程,即由不同训练实例组成的内部(图像,文本)对和数据增强后得到的数据集。 右测是生成器将图像作为输入,并输出一个RGBA的可编辑层(颜色+透明度),在输入的基础上进行合成,从而形成最终的编辑过的图像。 生成器...
给定一个图像和文本。使用随机数据增强的方式生成一批图像和文本。 训练的目的:学习到一个G可以应用于整个生成的数据集。本文证明这个internal learning的方法比optimization-based的方法会好? Text2Video Edit 为了保证连续性,除了在单个图像训,本文还抽帧进行训练。 Related Work对比 本文是text-driven semantic, localiz...
图像数据的Pipeline由一个在单一输入图像上训练的生成器和目标文本提示组成。 左侧就是生成内部数据集的过程,即由不同训练实例组成的内部(图像,文本)对和数据增强后得到的数据集。 右测是生成器将图像作为输入,并输出一个RGBA的可编辑层(颜色+透明度),在输入的基础上进行合成,从而形成最终的编辑过的图像。 生成器...
图像数据的Pipeline由一个在单一输入图像上训练的生成器和目标文本提示组成。 左侧就是生成内部数据集的过程,即由不同训练实例组成的内部(图像,文本)对和数据增强后得到的数据集。 右测是生成器将图像作为输入,并输出一个RGBA的可编辑层(颜色+透明度),在输入的基础上进行合成,从而形成最终的编辑过的图像。
图像数据的Pipeline由一个在单一输入图像上训练的生成器和目标文本提示组成。 左侧就是生成内部数据集的过程,即由不同训练实例组成的内部(图像,文本)对和数据增强后得到的数据集。 右测是生成器将图像作为输入,并输出一个RGBA的可编辑层(颜色+透明度),在输入的基础上进行合成,从而形成最终的编辑过的图像。
图像数据的Pipeline由一个在单一输入图像上训练的生成器和目标文本提示组成。 左侧就是生成内部数据集的过程,即由不同训练实例组成的内部(图像,文本)对和数据增强后得到的数据集。 右测是生成器将图像作为输入,并输出一个RGBA的可编辑层(颜色+透明度),在输入的基础上进行合成,从而形成最终的编辑过的图像。
图像数据的Pipeline由一个在单一输入图像上训练的生成器和目标文本提示组成。 左侧就是生成内部数据集的过程,即由不同训练实例组成的内部(图像,文本)对和数据增强后得到的数据集。 右测是生成器将图像作为输入,并输出一个RGBA的可编辑层(颜色+透明度),在输入的基础上进行合成,从而形成最终的编辑过的图像。