扩散先验 - AIGC资讯

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...

大数据 2024-06-16 AIGC

267阅读

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...

人工智能 2024-06-13 AIGC

230阅读

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...

人工智能 2024-05-24 AIGC

174阅读

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...

大数据 2024-04-22 AIGC

213阅读

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...

AIGC 2024-04-04 AIGC

357阅读

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...

生成式AI 2024-03-05 AIGC

277阅读

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...

生成式AI 2024-01-23 AIGC

462阅读

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...

大数据 2024-01-04 AIGC

255阅读

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...

生成式AI 2024-01-04 AIGC

268阅读