在原文的第 3 节中，考虑到大规模文本生成图像任务的特定要求：数量多、类别多的数据集、强大的文本对齐以及需要在变化与文本对齐间进行权衡，研究者以 StyleGAN-XL 作为开始，重新审视了生成器和判别器的架构...然后该研究依次从生成器、判别器和变长与文本对齐的权衡机制的角度修改 StyleGAN-XL。 在整个重新设计过程中，作者使用零样本 MS COCO 来衡量改动的效果。...除此以外，该研究使用 FID 分数来量化样本质量，并使用 CLIP 评分来量化文本对齐质量。...为了在基线模型中将以类别为引导条件更改为以文本为引导条件，作者使用预训练的 CLIP ViT-L/14 文本编码器来嵌入文本提示，以此来代替类别嵌入。接着，作者删除了用于引导生成的分类器。...这种简单的引导机制与早期的文本到图像模型相匹配。如表 1 所示，该基线方法在轻量级训练配置中达到了 51.88 的零样本 FID 和 5.58 的 CLIP 分数。
首先，待编辑图像 通过Diffusion的逆过程，找到该图像在扩散隐空间中的表示，作为两个分支的输入。 其中，引导分支会对原图像进行重建，重建过程中将原图像中的信息注入下方的生成分支。...生成分支的作用是引导信息对原图像进行编辑，同时保持主要内容与原图一致。...为了兼顾语义和图形上的对齐，作者在这个引导策略的基础上引入了多尺度引导对齐设计。 此外，为了进一步保证编辑结果和原图的一致性，DragonDiffusion方法中设计了一种跨分支的自注意力机制。...具体做法是利用引导分支自注意力模块中的Key和Value替换生成分支自注意力模块中的Key和Value，以此来实现特征层面的参考信息注入。...最终，论文提出的方法，凭借其高效的设计，为生成的图像和真实图像提供了多种编辑模式。 这包括在图像中移动物体、调整物体大小、替换物体外观和图像内容拖动。
inpainting 模型仍有很大的改进潜力，尤其是在更好地将 inpainting 区域与用户图像对齐以及执行高分辨率 inpainting 方面。...引言 经过预训练的文本到图像生成模型，如 SD、Imagen 和 Dall-E 2，可以在后向扩散过程中将扩散的已知区域与生成（去噪）的未知区域混合，从而完成图像补全。...为了解决上述问题，我们引入了无需任何训练或微调的提示感知内向注意（PAIntA）模块，可根据给定的文本条件增强自我注意力得分，旨在减少图像已知区域中与提示无关信息的影响，同时增加与提示对齐的已知像素的贡献...本文提出的文本引导的图像补全方法完全无需训练，与目前最先进的方法相比，在定量和定性方面都具有显著优势。...文本引导图像绘制的目标是输出图像 I^c \in \mathbb{R}^{H\times W\times 3} ，使 I^c \in \mathbb{R}^{H\times W\times 3}
具体来说，IFP旨在从原始图像中提取与衣物无关的细粒度语义特征，由衣物无关的文本提示引导。...其次，考虑到文本与图像之间的固有模态差异，作者利用与衣物无关的文本提示引导模型从屏蔽图像中提取与衣物无关的视觉特征。...此外，作者在特征空间中将屏蔽图像与原始图像对齐，以进一步强化模型对与衣物无关的判别线索的关注。 为此，作者提出了不变特征提示（IFP）。...总损失如下： 在训练的第二阶段，作者通过应用损失 和 分别实现图像-文本对齐和图像-图像对齐，以引导模型关注行人的与衣物无关的特征。...为了验证文本提示的有效性，如表4所示，作者首先在CFM中将衣物提示替换为一位有效编码标签，进一步移除了对屏蔽流的文本提示监督，最后移除了对原始流的文本提示监督。
首先，待编辑图像 X_0 通过Diffusion的逆过程，找到该图像在扩散隐空间中的表示，作为两个分支的输入。 其中，引导分支会对原图像进行重建，重建过程中将原图像中的信息注入下方的生成分支。...生成分支的作用是引导信息对原图像进行编辑，同时保持主要内容与原图一致。...为了兼顾语义和图形上的对齐，作者在这个引导策略的基础上引入了多尺度引导对齐设计。 此外，为了进一步保证编辑结果和原图的一致性，DragonDiffusion方法中设计了一种跨分支的自注意力机制。...具体做法是利用引导分支自注意力模块中的Key和Value替换生成分支自注意力模块中的Key和Value，以此来实现特征层面的参考信息注入。...最终，论文提出的方法，凭借其高效的设计，为生成的图像和真实图像提供了多种编辑模式。 这包括在图像中移动物体、调整物体大小、替换物体外观和图像内容拖动。
（一只带着巨大耳机的考拉DJ的大理石雕像站在一个大理石转盘前。） An art gallery displaying Monet paintings....：在Imagen中增加语言模型的大小，而不是增加图像扩散模型的大小，可以大大地提高样本保真度和图像-文本对齐。...-文本对齐方面。...并排人类评估； 对语意合成性、基数性、空间关系、长文本、生词和具有挑战性的提示几方面提出了系统化的考验； 由于图像-文本对齐和图像保真度的优势，相对于其他方法，用户强烈倾向于使用Imagen。...为了去除噪音和不良内容（如色情图像和“有毒”言论），Google对训练数据的子集进行了过滤，同时Google还使用了众所周知的LAION-400M数据集进行过滤对比，该数据集包含网络上常见的不当内容，包括色情图像
大多数研究致力于如何在特定条件下生成图像，例如基于图像引导的生成和草图到图像的生成。 为了揭示这些方法的理论和特征，我们根据它们的条件类型进一步对其进行分类。 1....如何在T2I扩散模型中引入新的条件 细节请参考论文原文，下面对这些方法机理进行简要介绍。...如DreamBooth，Texutal Inversion和LoRA。 2....首先，在涉及多个主题或丰富描述的复杂文本中进行文本引导合成时，通常会遇到文本不对齐的问题。此外，这些模型主要在英语数据集上训练，导致了多语言生成能力明显不足。...通用条件引导分数估计：其他方法利用条件引导的分数估计将各种条件纳入文本到图像扩散模型中。主要挑战在于在去噪过程中从潜变量获得特定条件的指导。
文本编码器与BERT相同，其中将 [CLS] token附加到文本输入的开头以概括句子。...图像文本对比损失 (ITC) 激活单模态编码器。其目的是对齐视觉transformer和文本transformer的特征空间，通过鼓励正图像-文本对具有相似的表示来实现。...图像文本匹配损失（ITM）激活图像文本编码器。它的目的是学习图像-文本多模态表示，捕捉视觉和语言之间的细粒度对齐。...CapFilt 由于高昂的标注成本，存在有限数量的高质量人工标注图像文本对 ，如COCO。最近的研究利用了大量从网络上自动收集的图像和文本对。...但是，这些文本通常无法准确描述图像的视觉内容，从而使它们成为嘈杂的信号，对于学习视觉语言对齐不是最佳的。
由于这些方法寻求对齐两个不同领域的全局分布，对抗性损失可能会触发负迁移，从而使目标特征与错误语义类别中的源特征对齐。负迁移可能会对已经很好地对齐的特征产生不利影响。...以前大多数基于GAN的图像到图像翻译方法的研究都依赖于各种形式的循环一致性。然而，将循环一致性纳入无监督领域自适应有两个局限性。首先，它需要冗余模块，如目标到源生成器和相应的计算负担。...为了实现这一目标，我们提出了一种新的目标引导和无周期数据增强（TGCF-DA），它具有目标引导生成器和语义约束。目标引导生成器将源图像转换为目标域中的不同样式。...为了正确地组合这两种表示，我们将自适应实例归一化（AdaIN）应用于源图像的特征图。如[21]所述，具有多个完全连接层的目标编码器提供可学习的仿射变换参数 ，以归一化每个通道的源图像的特征图。...与基线相比，TGCF-DA在表1-（a）中将mIoU提高了7.1%，在表-1-（b）中提高了11.0%。这些改进验证了TGCF-DA是减少域偏移的有用方法。
Geometry-Guided Ray Augmentation for Neural Surface Reconstruction with Sparse Views 标题：用于稀疏视图神经表面重建的几何引导射线增强..., Chen Wang, Tong Wu, Chuming Li 文章链接：https://arxiv.org/abs/2310.05483 摘要： 在本文中，我们提出了一种从稀疏多视图图像重建...具体来说，我们引入了一种几何引导方法，通过利用球谐函数来预测新颖的辐射率，同时全面考虑场景中某个点的所有颜色观察结果，从而提高稀疏视图的表面重建精度。...此外，我们的管道利用代理几何体并正确处理生成辐射伪标签时的遮挡，这是以前的图像扭曲方法无法避免的。...因此，我们通过在提升过程中将扩散模型中的 2D 几何先验与明确定义的 3D 形状对齐来提高一致性，从而解决绝大多数问题。
只给定一张带有参考掩码的图像，PerSAM 首先通过一个位置先验定位目标概念，然后通过三种技术在其他图像或视频中将其分割：目标引导注意、目标语义提示和级联后细化。...此外，我们提取边界框内的图像特征，边界框连接一对由图形边缘连接的标记，捕获更有针对性的视觉线索，而无需加载复杂且单独预训练的图像嵌入器。...Self-Alignment of Language Models from Scratch with Minimal Human Supervision 标题：在最少的人工监督下从头开始进行语言模型的原则驱动自对齐...为了应对这些挑战，我们提出了一种称为 SELF-ALIGN 的新方法，它结合了原则驱动的推理和 LLM 的生成能力，以在最少的人工监督下实现 AI 代理的自对齐。...我们的方法包括四个阶段：首先，我们使用 LLM 生成合成提示，并使用主题引导方法来增加提示的多样性；其次，我们使用一小组人工编写的人工智能模型原则来遵循，并通过从（原则应用的）演示中进行上下文学习来指导法学硕士
从非结构化数据中抽取出的结构化信息除了形成车史报告，也可以与VR中图像进行跨模态的语义对齐，例如车史报告中如提到“左前门碰撞”，则可以在VR展示中提示出左前门的状态异常。...缺点在于单反+影棚+转盘造价高，条件苛刻，拍摄车辆需要专人负责运输，效率低，后期图像处理繁琐，产出一辆车的外观+内饰图片过程长，对于人员专业度要求苛刻。...而通过手机APP引导拍摄+后期人工处理的方法所得图像不够精准，后期人工处理耗时长。...图10 车况排查分类的知识模型 & 图11：车史报告与VR图像的语义对齐 根据检测部位和事件类型，将车况排查分为骨架排查、加强件排查、水泡排查、火烧排查、里程排查、外观部件、变速箱/发动机排查、安全气囊排查...其中外观部件的排查信息可以与VR图像建立语义上的对齐，进而在VR层面进行视觉上的呈现。
模态之间的对齐可能存在长距离的依赖关系，或是涉及模糊的分割（如单词或语句），而且可能是一对一、多对多或根本不存在对齐关系，所以非常具有挑战性。 1....虽然某些模态存在清晰的分割（如句子中的单词/短语或图像中的对象区域），但在许多情况下，分割边界并不容易找到，如连续信号（如金融或医疗时间序列）、时空数据（如卫星或天气图像）或没有清晰语义边界的数据（如核磁共振图像...文中将上下文表征方面的工作分为： （1）联合无向对齐（Joint undirected alignment），可以捕捉跨模态对的无向连接，这些连接在任一方向上都是对称的； （2）跨模态有向对齐（Cross-modal...中间概念（Intermediate Concepts） 这个问题研究了如何在推理过程中对单个多模态概念进行参数化。...尽管存在这些挑战，最近在大规模翻译模型方面取得的进展已经在文本到图像、文本到视频、音频到图像、文本到语音、语音到姿态、说话者到听众、语言到姿态以及语音和音乐生成等方面产生了令人印象深刻的高质量生成内容。
新的深度相机如ToF(Time-of-Flight)和结构光传感器适用于这项任务，但是现有的算法并没有充分利用这类设施提供的数据和数据采集速度。...·无漂移的SLAM：早期的SFM算法能够处理大量图像，但是难免会有相机跟踪累计误差导致的漂移问题，或者就需要额外的离线优化过程。...·基于深度相机的稠密跟踪建图：ICP可用于进行点云对齐，将数据对齐视为非线性优化问题，使用前一次迭代在两组点间找到最接近的点来近似两组点的对应关系，距离的度量有常见的point-to-plane。...将该点记为表面的顶点 ·对于非常接近表面的点，假设这一处的TSDF梯度是和表面正交的，因此表面法向量可以通过对TSDF求梯度获得 实验效果 实验设置：为了控制每次实验条件一致，将Kinect放置在固定位置，观察安装在转盘上的桌面物体...，采集了560帧图像，约19秒，TSDF体素分辨率是256^3。
然而，控制受限图像生成任务的采样过程，如修补，仍然具有挑战性，因为对这些约束进行精确条件的计算是棘手的。...6.1 TPM提供的引导分析 由于我们很大程度上是受到TPM生成与给定像素语义更匹配的图像的能力的激励，因此自然要检查TPM生成的信号如何在去噪过程中引导扩散模型。...计算效率 如第6.1节所示，我们可以使用概率计算（PC）在早期阶段引导去噪步骤。虽然让PC参与更多的去噪步骤可能会带来更好的性能，但运行时间也会相应增加。...目标是生成图像，这些图像（i）在语义上与每个参考图像的未掩膜区域对齐，并且（ii）具有高质量和保真度。...在每个样本中，Tiramisu提供了两张参考图像及其掩膜。任务是生成图像，这些图像（i）在语义上与两张参考图像的未掩膜区域对齐，并且（ii）具有高保真度。
基于文本提示的生成图像模型近年来取得了惊人的进展，这得益于新型的深度学习架构、先进的训练范式(如掩码建模)、大量图像-文本配对训练数据的日益可用，以及新的扩散和基于掩码的模型的发展。...在23年1月新发布的论文 Muse中：Masked Generative Transformers 生成文本到图像利用掩码图像建模方法来达到了最先进的性能，零样本 COCO 评估的 FID 分数为 7.88...google团队总结了它们的主要贡献如下： 提出了一个最先进的文本到图像生成模型，该模型获得了出色的 FID 和 CLIP 分数（图像生成质量、多样性和与文本提示对齐的定量测量）。...Muse一共包含八个核心组件，例如它的语义标记化，它使用VQGAN模型的编码器和解码器对来自不同分辨率的图像进行编码，并输出离散的标记，这些标记捕获图像的更高级别语义，而不受低级别噪声的影响。...为了改进 Muse 的文本图像对齐，还使用了一种无分类器指导 (classifier-free guidance) 的方法，该方法线性增加引导尺度，在低引导或无引导的情况下对早期标记进行采样，对后面的标记逐渐增加条件提示的影响
通过CLIP和DINO特征的相似度来衡量文本对齐度和图像对齐度。 通过亚马逊Mechanical Turk (AMT)上的用户研究进行人类偏好评估。...定量评估了使用CLIP和DINO进行文本和图像对齐的结果，并与原始Stable Diffusion模型进行了对比。 通过AMT用户研究收集了1250个响应，评估了人类对文本和图像对齐的偏好。...消融研究：秩值： 评估了学习到的残差的秩的不同值，并观察了它们对文本对齐度和图像对齐度的影响。 附加视觉样本： 提供了使用个性化残差和LAG采样生成的附加视觉样本。...图像和文本对齐度的比较： 绘制了CLIP/DINO图像对齐度与CLIP文本对齐度的对比图，展示了不同方法在CustomConcept101的16个类别中的平均表现。...OmniGlue的设计包含以下几个关键点： 基础模型引导（Foundation Model Guidance）： 利用一个视觉基础模型（如DINOv2 [35]）来提供跨图像域的广泛知识。
T5模型是一个自然语言处理模型，设计用来处理各种文本任务，如翻译、摘要和问答。这个模型将所有任务视为文本到文本的问题，因此可以使用相同的模型架构处理翻译、分类、回归等多种不同类型的任务。...对齐性（Alignment）：指的是生成的图像与文本描述的对齐程度，即图像是否准确反映了文本的内容。...这一点对于维持照片的真实感是至关重要的，因为饱和像素可能会损害图像细节，导致颜色失真。特别是在使用非常大的引导权重时，动态阈值对于保持高度的照片真实感和图像与文本的对齐有着显著的效果。...通过上述步骤，动态阈值技术在保持图像细节和防止过度饱和方面比静态阈值技术表现得更好，尤其是在使用大引导权重时。...代码中先对一组随机生成的图像数据进行训练，然后更新模型。最后，从训练好的模型中无条件地采样生成图像。这个过程演示了如何在不依赖文本输入的情况下使用Imagen模型进行图像生成。
，如深度图、Canny边缘和人体姿势。...最近的模型不仅可以推广到任意图像的训练任务，而且它们的中间表示对于其他视觉任务(如检测和分割)也很有用。...论文还提出了两个评估指标，对齐和一致性，定量评估使用GPT-4V图像编辑对的质量。HQ-Edit的高分辨率图像，丰富的细节，并伴随着全面的编辑提示，大大增强了现有的图像编辑模型的能力。...通过对量化、分析和设备上部署的深入探索，只需两步即可快速生成逼真的文本对齐图像，在资源有限的边缘设备上延迟不到一秒。...论文介绍了AniClipart，一个将静态剪贴画图像转换为高质量运动序列的系统，该系统由文本到视频先验引导。
这种方式结合了网格引导的显式变形的细粒度表达控制和隐式体积表示的灵活性，进一步提出了 3DMM 没有考虑的用于口腔内部建模的特定模块。...该任务的主要挑战在于如何在生成设置中通过动画建模准确的变形并保留身份，即仅使用 2D 图像的非结构化语料库进行训练。...对于动态部分，结合网格引导显式变形的细粒度表达式控制和隐式提出了一种新的表示，即生成式纹理栅格化三平面，它通过参数模板网格顶部的生成神经纹理来学习面部变形，并通过标准栅格化将它们采样为三个正交视图和轴对齐的特征平面...具体来说，Next3D 将基于模板网格的神经纹理光栅化为三个正交视图，并将它们放置在三个轴对齐的特征平面中。...表2 限制 尽管 Next3D 能够对一些罕见的表情（如眨眼、嘟嘴等）进行合理的推断，但很难对其他一些具有挑战性的表情进行完全一致的建模，如单侧嘴朝上、皱眉、吐舌头等,可以使用表情更丰富的高质量视频片段进行训练
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