来源：DeepHub IMBA本文约1400字，建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。...在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明...有了gpu下面就是要安装包： diffusers==0.2.4 — 这是我们主要的包 transformers — 这个是抱脸的成名的基础包 scipy — 科学计算的 ftfy — 处理一些文本编码问题
需要占用的资源更少，这样我们也可以在自己的电脑中使用它生成高质量的图片。...在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明...有了gpu下面就是要安装包： diffusers==0.2.4 — 这是我们主要的包 transformers — 这个是抱脸的成名的基础包 scipy — 科学计算的 ftfy — 处理一些文本编码问题
一、从 DALLE 到Stable Diffusion DALLE2是收费的，用户只有一些免费的额度，如果免费额度使用完毕就需要付费了，所以必须寻找替代方案，并发现了Hugging Face，他们发布了一个扩散模型的包...二、使用diffusers package从文本prompt生成图像 首先，使用diffusers包从文本生成图像，我们要有一个GPU，可以使用google的colab，但是常规的colab由于RAM有限制...这里我们使用自己的GPU服务器。...然后，要安装如下package： diffusers==0.2.4 — 这是我们主要使用的包 transformers — 这个是Hugging Face的成名基础包 scipy — 科学计算的...ftfy — 处理一些文本编码问题 ipywidgets>=7,<8 — notebook的一个小组件的基础包 torch —这个就不用说了 pillow — 处理图片的
简单的形式，你用文本描述你要创作的艺术类型，它会根据文本提示尽最大努力为你创作。一些工具包含了额外的风格或者参数，以使得生成结果更加独特。...StarryAI StarryAI 是一个 AI 图像生成器，专注于将文本转化为类似绘图的艺术品。许多结果都具有魔幻风格，该工具擅长夜景图，这也是 StarryAI 名字灵感来源。...该生成器主要包含三个主要的工具：Deep Style， Text 2 Dream，和 Deep Dream，它们可以使得图像从现实到更抽象的过渡。...只需要输入文本提示，然后选择一种艺术类型。仅需要几分钟，你将得到一幅根据文本提示生成的图像，且你可以将其下载下来。...你必须使用文本提示和样式的组合来获取所需的图像，但是 DeepAI 在将你的随机想法融入生活方面做得不错。但是别期望太高：图片的质量并不像上述列表中提到的生成器生成的图像那么逼真。
【新智元导读】这是一项从图像的文字描述合成出图像的研究，在自然语言表征和图像合成研究的基础上，研究者开发了简单有效的 GAN 架构和训练策略，实现了从人类对花和鸟的描述中合成图像。...在本研究中，我们开发了一种新颖的 GAN 架构，有效地桥接了文本和图像建模中的这些进展，将视觉概念从字符转换为像素。研究展示我们提出的架构从详细的文字描述中产生鸟和花的合理图像的能力。...从视觉描述中生成图像一直是研究兴趣点之一，但还远未解决。 ? 图1.文本描述生成的图像示例。左：描述来自零样本数据，是系统从未见过的文字；右：描述来自训练集。...为了解决这个具有挑战性的问题，需要解决两个子问题：首先，学习指向重要视觉细节的文本特征表征; 第二，使用这些特征来合成以假乱真的图像。...然而，深度学习尚未解决的一个难题是，以文本描述为条件生成的图像分布是高度多模态的，在某种意义上说，某一种文字描述可能对应许多正确的像素配置。从图像到文本的转化也受到这个问题的影响。
从文本到图像的基础开始，文本到图像生成试图基于文本输入生成高保真图像，这是条件图像生成下的一个特殊问题，它试图不仅生成高质量的图像，而且希望它在语义上与无限条件相关。...在本次的内容中，我们不尝试对文本到图像生成的所有方面进行全面概述，我们尝试从所谓的“对齐”视角介绍文本到图像的问题，探讨如何拥有更好地与人类意图一致的模型，我们将从以下四个方面来展开。...图1 基础知识 文本生成图像 图2 文本到图像生成是一个条件生成问题，它将文本作为输入条件并试图产生既具有良好视觉质量又与图像输入文本提示自动对应的图像，这通常是通过使用带有图像文本数据来完成的。...扩散 扩散涉及到一个多步去噪过程中的图像作为随机噪声。每一步的目标是预测一个有意义的语义噪声，从最初随机初始化的噪声中减去，这样最终我们可以得到一个既具有良好视觉质量又与文本输入语义相关的图像。...在这项近期的研究中，作者试图探索是否可以从只包含文本词汇的文本扩展到所谓的有根的全局和区域描述的混合，其主要动机是看我们是否可以仅用文本描述图像的特定部分。
深度解析NLP在文本生成中的应用：从原理到实践自然语言处理（NLP）领域中，文本生成是一项引人注目的任务，它涉及到使用计算机来生成具有自然语言风格和语法的文本。...文本生成的原理文本生成任务可以分为两个主要方向：有监督学习和无监督学习。在有监督学习中，模型通过训练数据来学习文本的分布和语言模式，以生成新的文本。...无监督学习方法无监督学习中，可以使用生成对抗网络（GAN）进行文本生成。GAN的生成器部分负责生成文本，而鉴别器部分负责判别生成的文本是否真实。...未来的发展方向可能包括更加精细和可控的生成模型、更好的语境理解和更具创造性的文本生成。结语NLP在文本生成中的应用为人机交互、创造性写作和自动化生成等领域提供了丰富的可能性。...从基础的有监督学习到无监督学习，使用现代NLP技术可以构建出强大的文本生成系统。通过深入研究NLP的原理和实践文本生成的代码，我们可以更好地理解并应用这一领域的知识，为未来的文本生成技术做出贡献。
一个具有 64 层、4 个注意力头的深度 Transformer 模型的注意力内存消耗。作为参考，用于深度学习的 GPU 的显存大小一般在 12GB 到 32GB 的水平。...当取的这一部分相比于全部输入位置很小的时候（比如一共 N 个输入元素，取 √N 个），即便对于很长的序列也是可以计算注意力的了，计算复杂度也就响应降低为 O(N√N)，不再是完全计算时的 O(N2)。...用稀疏注意力生成图像 使用稀疏注意力的 Transformer 模型在测试中似乎体现出了全局结构的概念，这在图像补全任务中可以进行量化测量。...下面展示了对于 64x64 尺寸 ImageNet 图像的补全演示。 ? 待补全图像 ? 补全结果 ? 真实图像 他们还生成了完全无限制的图像，对应的未调节 softmax 温度为 1。...模型在无条件限制下生成的样本 生成原始音频波形 只要简单地改变位置嵌入，稀疏 Transformer 可以用来生成音频波形。
一、基于场景图的文本生成图像基于场景图的文本生成图像方法是一种利用场景图信息来生成图像的图像生成方法。...��Do不仅能够预测图中对象的分类是否正确，还确保了对象可以通过预测对象类别的辅助分类器进行识别。...特征提取：从对话中提取有关图像内容的特征，例如物体的种类、属性、状态，场景的背景、时间、情绪等。这一步可以通过自然语言处理方法来分析和提取相关特征。...层次QA 编码器将 QA 对作为输入，以产生全局和局部表示；QA 条件 GAN 从层次 QA编码器获得表示并生成图像；外部 VQA 损失通过与训练一个 VQA 模型实现以增强 QA 对和生成图像的一致性...这种方法可以用于创造具有不同绘画风格的图像，如梵高风格、毕加索风格等。噪声扰动：通过向生成模型输入合适的噪声向量，算法可以控制生成图像的整体风格和样式。
介绍 近年来，扩散模型在图像生成任务中盛行，彻底改变了图像编辑、风格化和其他相关任务。DALLE-2和Imagen都非常擅长根据文本提示生成图像。然而它们的非开源性质阻碍了广泛普及和相应的生态发展。...SDXL是最新的图像生成模型，专为提供具有复杂细节和艺术构图的卓越照片级逼真输出而量身定制。...图 1 这项工作的贡献可以概括为： 新见解：DiffusionGPT 采用大型语言模型 (LLM) 来驱动整个文本到图像生成系统。大语言模型充当认知引擎，处理不同的输入并促进专家选择输出。...定性结果 通过实验发现发现基本模型有两个值得注意的问题：i) 语义缺乏：基本模型生成的图像对从输入提示派生的特定语义类的关注有限，导致整体捕获不完整。...目标是将反馈直接纳入LLM的优化过程中，从而实现更精细的解析和模型选择。 候选模型的扩展。为了进一步丰富模型生成空间并取得更令人印象深刻的结果，将扩展可用模型的库。 超越文本到图像任务。
最近文本生成图像AI又火爆了起来，并且频频上热搜，在知乎热榜上都会看到相关的问题出现： 游戏设计师利用AI工具作画拿到一等奖：说的是美国的一位画师利用AI工具进行作画，并拿到了一等奖，从而惹来了大量的争议...由于AI图像生成软件Midjorunery的爆火，导致大量的日本画师纷纷进行抵制 而伴随着Stable Diffusion，DALLE-2，Imagen等AI文本图像生成模型的出现，作画这个行业“...在8月22日左右，AI文本生成图像圈又开源了一个比较火爆的项目：Stable Diffusion；其一推出，github累积星星数已经到达3.6k。...Stable Diffusion 这个模型大体框架主要用到扩散模型，之前我也有一篇文章介绍过： 文本图像生成：谷歌Imagen硬杠OpenAI的DALL.E 2 扩散模型有两个过程，分别为扩散过程和逆扩散过程...这个过程符合马尔可夫过程，也即是从真实图片中不断加入噪声，最终得到噪声图片 。 而在逆扩散过程中，则需要从噪声图片 ，逐渐恢复得到原图，也就是通过训练网络，从左到右逐渐还原回 。
Engineer, Google Research 原文 / https://ai.googleblog.com/2021/05/cross-modal-contrastive-learning-for.html 从文本到图像的自动生成...，如何训练模型仅通过一段文本描述输入就能生成具体的图像，是一项非常具有挑战性的任务。...与其它指导图像创建的输入类型相比，描述性句子是一种更直观、更灵活的视觉概念表达方式。强大的自动文本到图像的生成系统可以成为快速、有效的内容生产、制作工具，用于更多具有创造性的应用当中。...在CVPR 2021中，Google提出了一个跨模态对比生成对抗网络（XMC-GAN），训练用于文本到图像合成的 GAN 模型，通过模态间与模态内的对比学习使图像和文本之间的互信息最大化，解决文本到图像生成的跨模态对比损失问题...可以生成与输入描述非常匹配的高质量图像，包括更长，更详细的叙述，同时端到端模型的复杂度也相对较为简单，这代表了从自然语言描述生成图像的创造性应用的重大进步。
为解决这个问题，提出Diff-Text，一种基于训练的自由场景字体生成框架，适用于任何语言。 模型根据任何语言的字体和场景的文本描述生成逼真的图像。...该模型利用渲染的素描图像作为先验，从而唤醒了预训练扩散模型的潜在多语言生成能力。基于观察生成图像中交叉注意力图对对象放置的影响，在交叉注意力层中引入了局部注意力约束来解决场景文本的不合理定位问题。...先前的研究已经探索了基于从现实世界观察得出的规则在二维和三维表面上生成合成文本图像。...其中一些研究提出从学习中生成场景文本图像；然而，由于缺乏合适的训练数据集，已经探索了无监督框架以从现有的现实世界数据中学习，这可能不会产生稳健的性能。...为了缓解这种困境并促进基于学习的场景文本合成的研究，提出 DecompST，一个使用公共基准的真实世界数据集，具有三种类型的注释：四边形级 BBoxes、笔划级文本掩码和文本擦除图像。
作者：Lars Nielsen 翻译：陈超校对：赵茹萱 本文约1500字，建议阅读5分钟本文共列举了10条如何为Midjourney编写图像生成提示的建议。...（这里有一些例子） 图片由Midjourney生成，文字提示：“野茉莉”，文字来自作者 6.图像作为提示 如果你想获得一些类似某图片风格的输出，（当你想获得一致输出时）将图片URL传递进去。.../imagine http://www.imgur.com/Im3424.jpg box full of chocolates 生成的图片会从种子图片（你填进去的URL）和文字提示中获得线索。...相关参考： 文本到图像生成的创造力 JONAS OPPENLAENDER，韦斯屈莱大学，芬兰https://arxiv.org/pdf/2206.02904.pdf 为了尝试一些文本提示，这里有一篇文章...- 一些示例图像。
Mixlab 小杜 近期谷歌研究与特拉维夫大学推出一种使用 “Cross-Attention Control” 方法，支持用文本多次编辑 “由文本生成的图像” 的新模型。...从文本生成图像，再利用文本进一步编辑修改生成图，可以预见下一代设计软件将会让设计的门槛极大的降低，全民设计师可能不再仅仅是一句口号了～ 本文作者追求一种直观的 “提示对提示” prompt-to-prompt...的编辑框架，其中图像编辑仅由文本控制。...整个过程无需用户输入底图，并且无需额外扩展模型或者设计手段的微调。 小杜 作者的方法使我们能够仅编辑文本提示来把控图像生成制作的过程，为基于文本输出操作的图片编辑应用程序开发铺平了道路。...Mixlab 小杜 本文展示了由文本控制生成图像的4种功能效果- 1.文本主体替换 2.文本主体修改变化 3.风格替换 4.风格权重修改 # 01 文本替换图像主体 # 02 文本修改图像主体变化
此外，我们提供了这一领域研究的详细概述，从条件视角将其组织成不同的类别：具有特定条件的生成、具有多重条件的生成和通用可控生成。...作为参数化的马尔科夫链，扩散模型展现出了将随机噪声转化为复杂图像的卓越能力，逐步从噪声过渡到高保真的视觉表征。随着技术的进步，扩散模型在图像生成及相关下游任务中展示了巨大的潜力。...第4节总结了根据我们提出的分类控制文本到图像扩散模型的现有方法。最后，第7节展示了可控文本到图像生成的应用。 分类法 利用文本到扩散模型进行条件生成的任务代表了一个多方面且复杂的领域。...从条件视角来看，我们将这个任务划分为三个子任务（参见图2）。大多数工作研究如何在特定条件下生成图像，例如图像引导的生成和草图到图像的生成。...在多条件生成的任务中，目标是在多个条件下生成图像，例如在用户定义的姿态下生成特定人物，或生成具有三种个性化身份的人物。
笔者从互联网上抓取了一个图像 - 文本对数据集（400M 的规模），然后在这样的数据集上训练一个对比模型。...从想要的图像的文本描述和初始图像（随机嵌入、样条线或像素中的场景描述、任何以可区分方式创建的图像）开始，然后运行一个生成图像的循环，加入一些增强以提高稳定性，获得结果图像的 CLIP 嵌入，并将其与描述图像的文本的...在分类器和 CLIP 引导中，我们必须在噪声图像上训练 CLIP，以便在反向扩散过程中获得正确的梯度。作者使用了经过明确训练具有噪声感知能力的 CLIP 模型，这些模型被称为噪声 CLIP 模型。...这允许在更高的点积上调整模型，因为更高的文本图像点积对应于更好地描述图像的标题。点积是从分布的上半部分采样的。使用带有因果注意掩码的 Transformer 模型预测生成的序列。...现在，作者尝试生成此类图像的变体，发现尽管图像正确分类的概率非常低，但生成的变体以很高的概率是正确的。尽管该标题的相对预测概率非常高，但该模型从未生成 iPod 的图片。 印刷攻击案例。
笔者从互联网上抓取了一个图像 - 文本对数据集（400M 的规模），然后在这样的数据集上训练一个对比模型。...从想要的图像的文本描述和初始图像（随机嵌入、样条线或像素中的场景描述、任何以可区分方式创建的图像）开始，然后运行一个生成图像的循环，加入一些增强以提高稳定性，获得结果图像的 CLIP 嵌入，并将其与描述图像的文本的...在分类器和 CLIP 引导中，我们必须在噪声图像上训练 CLIP，以便在反向扩散过程中获得正确的梯度。作者使用了经过明确训练具有噪声感知能力的 CLIP 模型，这些模型被称为噪声 CLIP 模型。...这允许在更高的点积上调整模型，因为更高的文本图像点积对应于更好地描述图像的标题。点积是从分布的上半部分采样的。使用带有因果注意掩码的 Transformer 模型预测生成的序列。...现在，作者尝试生成此类图像的变体，发现尽管图像正确分类的概率非常低，但生成的变体以很高的概率是正确的。尽管该标题的相对预测概率非常高，但该模型从未生成 iPod 的图片。
/contrib/eager/python/examples/generative_examples/text_generation.ipynb）是文本生成，我们使用RNN生成与莎士比亚类似的文本。...基于莎士比亚的大量作品，这个例子学会了生成听起来和风格相似的文字： ? 在训练莎士比亚写作集合的30个时期的后，笔记本生成了示例文本。...生成式对抗网络（GAN）由生成器和鉴别器组成。生成器的工作是创建令人信服的图像以欺骗鉴别器。鉴别器的工作是在真实图像和伪图像（由生成器创建）之间进行分类。...您在下面看到的图像是注意力图。它显示了输入句子的哪些部分在翻译时具有模型的注意力。例如，当模型翻译“cold”这个词时，它看着“mucho”，“frio”，“aqui”。...我们还生成了一个注意力图，它显示了模型在生成标题时所关注的图像部分。 例如，当模型预测单词“surfboard”时，模型会聚焦在图像中的冲浪板附近。
Imagen：文本到图像生成 还记得4月初刷爆AI圈的DALL.E 2吗？...，而是在写文字 还有一些网友觉得Imagen已经可以打败DALL.E 2了： 技术细节 从具体论文看出，Imagen是一种文本到图像的扩散模型，能够生成较为真实的图片。...总结起来看，这篇文章主要有以下贡献点： 大型预训练冻结文本编码器对于文本到图像生成任务非常有效 扩展文本编码器的效果，比扩展diffusion model要更重要 引入一个新的高效U-Net体系结果，它具有更高的计算效率...模型在没有用到COCO数据集训练情况下，达到了最高的效果。 我们知道，一般的文本图像生成模型，往往会用到CLIP的预训练方法，这种方法主要用到成对的图像文本数据集进行预训练。...而在逆扩散过程中，则需要从噪声图片 ，逐渐恢复得到原图，也就是通过训练网络，从 逐渐还原回 在对比DALL.E 2的效果中，谷歌的Imagen模型效果都表现得更好，且具有更高的真实性。
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