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
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
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,的一个小组件的基础包 torch —这个就不用说了 pillow — 处理图片的
因此，基于 AR 的方法通常在没有利用正确的大规模预训练的情况下，导致图像生成质量不佳且收敛缓慢。...为应对上述挑战，作者提出了Lumina-mGPT，这是一个从有效的多模态生成式预训练（mGPT）启动的解码器唯一的 Transformer ，然后逐步在具有灵活性、高质量和高分辨率离散图像标记的监督下进行微调...与分辨率感知的提示相结合，这种从弱到强的SFT策略有效地提高了Lumina-mGPT的图像生成能力。...文本到图像生成的任务目标是根据文本描述合成具有光感和多样性的图像。...因此，从mGPT开始初始化，使作者能够高效训练具有性能出色，参数范围从7B到30B的Lumina-mGPT模型，仅需要使用10M个高质量的图像文本数据点。
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。
近年来，AI 文本生成图像技术取得了长足进步。十年前，谁能想到，只需要输入一段文字描述，比如“粉红色独角兽在做瑜伽”，AI 就能生成一张图像？但现在，这种技术已经成为现实。...AI 是如何从文字生成图像的？简单来说，这个过程包括几个关键步骤：数据学习：AI 首先要学会识别物体。...最终生成图像：经过训练，AI 可以根据任何输入生成相应的图像。无论是“打篮球的机器人”还是“糖果做成的海盗船”，AI 都能将这些描述转换为视觉图像。有哪些好用的AI文本生成图像工具？...未来的应用场景AI 文本生成图像技术的应用远不止是玩玩而已，它在各个行业都有潜在的广泛用途：内容创作：无论是写作还是制作营销材料，AI 能够即时生成与内容相关的图像，节省大量时间。...总结AI 文本生成图像技术的出现，正在改变内容创作、设计和开发的传统方式。它不仅大幅提升了工作效率，还让每个人都可以通过简单的文字描述生成高质量图像，无需专业技能。
摘要多模态 AI 架构通过融合文本、图像、视频和音频等多种数据模态，展现了强大的跨模态学习与应用能力，广泛应用于智能助手、内容生成与搜索等领域。...引言传统 AI 模型通常集中于单一模态（如文本、图像或音频），导致其在处理跨模态数据时能力受限。然而，真实世界中的数据常常是多模态的（例如带字幕的视频、带标签的图像等）。...多模态 AI 的核心架构跨模态表示学习目标：将不同模态的数据投影到同一空间，以便进行统一处理。常用方法：对比学习：例如 CLIP，利用文本-图像对比优化共享表征。...交互式融合：如 Transformer 跨模态注意力机制，通过模态间动态交互生成联合表示。典型应用案例跨模态检索与搜索通过输入文本搜索相关图像或视频，或以图像描述视频内容。...跨模态生成输入模态 A（如文本）生成模态 B（如图像）。案例：文本到图像生成（如 DALL·E、Stable Diffusion）。多模态智能助手支持多模态输入（如语音、图像、文本），提供精准反馈。
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。
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。
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、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。
从文本到图像：AIGC 如何改变内容生产的未来 在过去的几年里，人工智能生成内容（AIGC）技术迅速崛起，从基础的文本生成到更复杂的图像、音频甚至视频生成。...通过深度学习、生成对抗网络（GAN）和扩散模型等技术，AIGC 能够生成高度逼真、具有艺术性的内容。 最初的AIGC主要集中于文本生成，如自动回复、新闻摘要等。...但随着技术的进步，AIGC逐渐进入了图像、音频、视频生成等领域。尤其是近年来图像生成技术的突破，让AIGC成为了视觉内容生产的新利器，实现了从文本描述到图像生成的跨越。...例如，输入一句“在阳光下奔跑的金毛犬”，AI可以生成一张生动的狗狗奔跑场景的图片。这种从文本到图像的技术，不仅提升了内容生成的速度，也大幅降低了生成高质量视觉内容的门槛。...结语 AIGC的“从文本到图像”技术不仅仅是技术上的突破，更是内容创作方式的颠覆。通过赋能创作者，AIGC打破了传统内容生产的限制，让创作过程变得更加自由与高效。
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。
开始今天的主题： 一、ECAGAN:基于通道注意力机制的文本生成图像方法 文章来源：计算机工程 2022年4月 引用格式：张云帆,易尧华,汤梓伟,王新宇.基于通道注意力机制的文本生成图像方法[J].计算机工程...（如鸟有两个头，缺少爪子）的问题，基于动态注意力机制生成对抗网络，引入内容感知上采样模块和通道注意力卷积模块，提出一种新的文本生成图像方法 ECAGAN。...交叉注意力的文本生成图像技术[J].计算机科学,2022,49(02):107-115. 2.1、主要创新 目前，主流的方法是通过预训练文本编码器来完成对输入文本描述的编码，但目前的方法在对文本描述进行编码时...，并未考虑与对应图像的映射关系，忽略了语言空间与图像空间之间的语义鸿沟问题，导致初始阶段生成图像与文本语义的匹配度仍然较低，且图像质量也受到了影响。...创新点： 通过交叉注意力编码器，将文本信息与视觉信息进行翻译和对齐，以捕捉文本与图像信息之间的跨模态映射关系，从而提升生成图像的逼真度和与输入文本描述的匹配度。
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。
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。
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