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Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战
前言：DALL·E 2、imagen、GLIDE是最著名的三个text-to-image的扩散模型，是diffusion models第一个火出圈的任务。这篇博客将会详细解读DALL·E 2《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》的原理。
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背景知识：CLIP简介文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-544802.html
方法概述文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-544802.html
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在之前的扩散模型介绍中，入门-1，主要考虑的是无条件下的图片生成，涉及到的问题主要是如何保证图片的质量，这个过程需要考虑很多的参数项，参数设定的不同会对图片的质量和多样性产生很大的影响。 能够让diffusion模型在工业界中大放异彩的模型，比如条件
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代码：lllyasviel/ControlNet: Let us control diffusion models! (github.com) 论文地址 最近AI绘画又双叒叕进化了，前一次还只能生成二次元，这次三次元都能生成了。这次AI绘画这么火爆的原因跟下面这篇文章脱不开关系，它将AI绘画带到了一个新的高度。 我们提出了一个神经网络结构cont
论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.12242v1 项目地址：https://dreambooth.github.io/ DreamBooth 主要的工作目的是实现保留主体的细致特征的情况下使用文本对其进行环境等编辑。整体方法为给定一个主体的3-5个图像和文本提示作为输入，微调预训练的文生图模型（Imagen，但不限于特定模型
【笔记】Stable Diffusion模型优化入门级介绍 - LoRA vs Dreambooth vs Textural Inversion vs Hypernetworks - 知乎 22年9月份一个获奖作品使AI绘画引爆全网，10月我在本地部署了一个StableDiffusionWebUI程序，然后，就没有然后了。看着我本地生成的一张张垃圾图，从小就喜欢画画又没有天赋的我心
github 利用预训练的2D文本到图像模型来合成来自不同姿势的一系列图像。为了将这些输出提升为一致的3D场景表示，将单目深度估计与文本条件下的绘画模型结合起来，提出了一个连续的对齐策略，迭代地融合场景帧与现有的几何形状，以创建一个无缝网格 随着时间的推移而
本文发表于CVPR 2023 论文地址：CVPR 2023 Open Access Repository (thecvf.com) Github官方代码地址： github.com 最近的文本到图像模型能够根据文本提示生成高质量的图像，可以覆盖广泛的物体、风格和场景。尽管这些模型具有多样的通用功能，但用户通常希望从他们自己的个人生活中综合
AIGC指人工智能生成创造力（Artificial Intelligence Generated Creativity，AIGC），是一个涵盖多个领域的跨学科领域，它将人工智能和计算机科学与创造力和艺术结合起来，旨在通过算法生成具有创造力和艺术性的作品，例如图像、音乐、文本等。文本到图像转换就是其中一个重要的方
论文标题：CLIPScore: A Reference-free Evaluation Metric for Image Captioning 这一篇是针对Image Caption领域的评价指标，但是有些基于条件的Diffusion模型也使用了这个评价指标来衡量文本和生成图像的匹配程度。 本文提出的CLIPScore（下文简称CLIPS）是不需要推理的评估指标，之前常见的基于
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Fig 1. 原始图像(上)和离散VAE重建图像(下)的比较。编码器对空间分辨率进行8倍的下采样。虽然细节(例如，猫毛的纹理、店面上的文字和插图中的细线)有时会丢失或扭曲，但图像的主要特征通常仍然是可识别的。我们使用8192的大词汇量来减轻信息的丢失 原文链接:[PMLR 2021]Ze
