TextDiffuser 可以生成准确的文字,并根据模版或特定区域进行文字的 inpainting。 在这里插入图片描述 TextDiffuser-2 则可以生成更加合理的布局,并使得文字在图像中更加和谐/合理。 两个工作是同一团队的延续性工作,TextDiffuser-2 延续了 TextDiffuser 的两阶段方法(先得到文字的 layout/布局,再根据 layout 信息生成文...
近日,谷歌介绍了一种自回归文本到图像生成模型Parti(Pathways Autoregressive Text-to-Image model),可实现高保真照片级图像输出,并支持涉及复杂构图和丰富知识内容的合成。 比如,用文字描述“一只浣熊穿着正装,拿着拐杖和垃圾袋”和“老虎戴着火车售票员的帽子,拿着一块带有阴阳符号的滑板”,就能分别生成类似如下图片。
首先，之所以选择这样一种方式，作者表示，是因为收集大量带文字的图像数据集的成本太高了。而一旦摆脱对文本-图像对数据的需求，我们就可以直接用大型无文本图像数据集（比如ImageNet）来训练强大且通用的text2image生成器。字节实现的这个模型叫做CLIP-GEN，它具体是怎么操作的？一共分三大步。首先，对于一幅没有文本...
近日,谷歌介绍了一种自回归文本到图像生成模型 Parti(Pathways Autoregressive Text-to-Image model),可实现高保真照片级图像输出,并支持涉及复杂构图和丰富知识内容的合成。 比如,用文字描述“一只浣熊穿着正装,拿着拐杖和垃圾袋”和“老虎戴着火车售票员的帽子,拿着一块带有阴阳符号的滑板”,就能分别生成类似如下图片。
DALL-E可能是第一个“善于”从文本产生图像的系统,与CLIP在同一天发布。CLIP在第一代DALL-E中没有使用,但在其后续版本中发挥了重要作用。由于能够根据文字提示生成合理的图像,DALL-E上了多个新闻头条。 扩散模型(diffusion model)登场 虽然一些人工智能先驱感叹,如果我们想实现“真正的”通用智能,深度学习不是办法,...
近日,谷歌介绍了一种自回归文本到图像生成模型 Parti(Pathways Autoregressive Text-to-Image model),可实现高保真照片级图像输出,并支持涉及复杂构图和丰富知识内容的合成。 比如,用文字描述“一只浣熊穿着正装,拿着拐杖和垃圾袋”和“老虎戴着火车售票员的帽子,拿着一块带有阴阳符号的滑板”,就能分别生成类似如下图片...
DF-GAN可以生成具有丰富细节的合理图像,但也容易产生局部伪影。 作者认为,与这些对比模型相比,CLIP-GEN的图像细节更丰富,质量更高一些,比如它就很好地诠释了第二组文字中要求的“水中倒影”(不过不太能理解“三只毛绒熊“中的数字概念)...
近日,谷歌介绍了一种自回归文本到图像生成模型 Parti(Pathways Autoregressive Text-to-Image model),可实现高保真照片级图像输出,并支持涉及复杂构图和丰富知识内容的合成。 比如,用文字描述“一只浣熊穿着正装,拿着拐杖和垃圾袋”和“老虎戴着火车售票员的帽子,拿着一块带有阴阳符号的滑板”,就能分别生成类似如下图片...
首先,之所以选择这样一种方式,作者表示,是因为收集大量带文字的图像数据集的成本太高了。 而一旦摆脱对文本-图像对数据的需求,我们就可以直接用大型无文本图像数据集(比如ImageNet)来训练强大且通用的text2image生成器。 字节实现的这个模型叫做CLIP-GEN,它具体是怎么操作的?
由AnyText生成,完美理解中文提示词,同时可自定义文字出现的位置 值得一提的是,AnyText能以插件形式与其他开源扩散模型无缝集成,可全面强化其图像嵌入精准文本的能力。 开源地址:https://github.com/tyxsspa/AnyText 论文地址:https://arxiv.org/abs/2311.03054 ...