先把我们最终得到的Text-to-Image内容呈现给大家 一、基础模型(Base Model)的角色与局限 基础模型是文生图生成系统中最根本的「大脑」。这些模型通常是在大规模的、通用的图像数据集上训练得到,往往经历了数以亿计的图文对进行对齐学习。在这一训练过程中,基础模型对多种风格、题材、物体形态以及场景布局形成了广泛...
【新智元导读】利用文本生成图片(Text-to-Image, T2I)已经满足不了人们的需要了,近期研究在T2I模型的基础上引入了更多类型的条件来生成图像,本文对这些方法进行了总结综述。 在视觉生成领域迅速发展的过程中,扩散模型已经彻底改变了这一领域的格局,通过其令人印象深刻的文本引导生成功能标志着能力方面的重大转变。 然而...
本文对文生图/图生图(text-to-image/image-to-image)从概述、SD技术原理、SD文生图实战、模型排名等方面进行介绍,读者可以基于DiffusionPipeline使用文中的极简代码进行文生图的初步体验,如果想更加深入的了解,再次推荐您使用stable-diffusion-webui。
github.com/mapooon/Face 6、LeftRefill: Filling Right Canvas based on Left Reference through Generalized Text-to-Image Diffusion Model 本文提出LeftRefill,一种新方法,有效利用大型文本到图像(T2I)扩散模型进行参考引导图像合成。顾名思义,LeftRefill将参考视图和目标视图水平拼接在一起作为整体输入。参考图像占...
Text-to-Image图像生成系列之Classifier-Free Guidance 本次要分享的论文是:Classifier-Free Diffusion Guidance. 分类器指导,是近期提出的一种用于平衡扩散模型的模式收敛和样本保真度的方法,与其它类型的生成模型采用低温采样或截断等策略如出一撤。 Classifier guidance is a recently introduced method… ...
在上期文章,我们开始探讨生成式 AI(Generative AI)的另一个进步迅速的领域:文生图(Text-to-Image)领域。概述了 CLIP、OpenCLIP、扩散模型、DALL-E-2 模型、Stable Diffusion 模型等文生图(Text-to-Image)的基本内容。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏...
图1 Text-to-Image典型模型图像生成示例 Parti Parti[2]是Google基于多模态AI架构Pathways[10]实现的Text-to-Image模型,其主要模块及工作流程如图2所示,左侧为Transformer Encoder和Transformer Decoder组成的Parti sequence-to-sequence autoregressive model (以下简称text encoder/decoder),右侧为image tokenizer,使用ViT-...
图3.5 Overview of image generation network f for generating images from scene graphs.[5] 6. Controllable text-to-image generation(Li B, el al, NeuralIPS 2019) Li B 等人[16]提出了一种可控的文本-图像生成对抗网络(ControlGAN),该网络既能有效地合成高质量的图像,又能根据自然语言描述控制图像生成的...
对于CLIP,OpenAI 是在 4 亿对图像-文本对上进行训练。关于 CLIP 论文,会在下一期和其它文生图(Text-to-Image)领域的重要论文一起集中解读。以下先简单展示下论文的主要结论(如下图所示)。论文的实验经过 ImageNet 数据集的重新筛选,制作了几个变种的版本。基于 CLIP 训练出来的模型效果非常理想: ...
文生图( Text-to-Image)背后的原理简介,目前大部分可以使用的文生图应用都使用Stable Diffusion模型进行图像合成 #人工智能 #stablediffusion #研究生日常 #一种很新的po图方式 #ai绘画 - dhhx于20230730发布在抖音,已经收获了2.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!