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论文笔记:Pixel-Aware Stable Diffusion for Realistic Image Super-Resolution and Personalized Stylization
CVPR2024 论文代码:yangxy/PASD (github.com 论文地址:[2308.14469v3] Pixel-Aware Stable Diffusion for Realistic Image Super-resolution a...
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阿里图片编辑项目MimicBrush 可通过AI技术完美融合两张图片(附MimicBrush产品地址)
MimicBrush 是阿里巴巴推出的一款创新的图片编辑项目,它通过先进的AI技术,能够将一张图片的某一部分融合到另一张图片上。这项技术在电商商品展示、图片编辑和内容迁移等多个领域具有广泛的应用潜力。 核心特点: 模仿式编辑:用户可以直接从野外参考图像...
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AIGC实战——多模态模型DALL.E 2
AIGC实战——多模态模型DALL.E 2 0. 前言 1. 模型架构 2. 文本编码器 3. CLIP 4. 先验模型 4.1 自回归先验模型 4.2 扩散先验模型...
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AI日报:Model3模型重磅发布;阿里云全面支持Llama 3训练推理;Gorq推出iOS应用;批量去水印工具VSR来了
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。 新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/ 1、Blockade Labs发布...
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AIGC学习笔记——DALL-E2详解+测试
它主要包括三个部分:CLIP,先验模块prior和img decoder。其中CLIP又包含text encoder和img encoder。(在看DALL·E2之前强烈建议先搞懂CLIP模型的训练和运作机制,之前发过CLIP博客) 论文地址:https...
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论文精读--DALL·E 2
使用CLIP训练好的特征做层级式的依托于文本的图像生成,层级式是指生成小分辨率图片后不断用模型上采样得到高清大图 CLIP将输入的文本变成一个文本特征,然后DALLE2训练一个prior模型,输入是文本特征输出是图像特征,最后把图像特征喂给解码器得到图片...
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爆肝整理全网最全最新AI生成算法【Stable Diffusion|Diffusion Model|DallE2|CLIP|VAE|VQGAN】原理解析
1、生成模型 首先回顾一下生成模型要解决的问题: 如上图所示,给定两组数据z和x,其中z服从已知的简单先验分布π(z (通常是高斯分布),x服从复杂的分布p(x (即训练数据代表的分布),现在我们想要找到一个变换函数f,它能建立一种z到x的映射f:z...
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Dual-Pivot Tuning官网体验入口 AI图像复原软件app免费下载地址
Personalized Restoration via Dual-Pivot Tuning是一种简单有效的个性化图像复原方法。它包含两个步骤:1 通过微调条件性生成模型,利用编码器中的条件信息进行个性化;2 固定生成模型,调节编码器的参数以适应强化的...
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面部图像修复突破性AI方法Dual-Pivot Tuning 实现人脸模糊变高清
图像修复一直是一个备受研究者关注的复杂挑战,其主要目标是在维持降质输入的感知质量的同时,创建视觉上吸引人且自然的图像。在没有有关主题或降质的信息的情况下(盲目恢复),了解自然图像范围至关重要。为了恢复面部图像,必须在确保输出保留个体独特面部特征之前包含身份...