通过大量的图片和文字描述，AI 学习了什么是“猫”、“车”或者“飞行”，因此当你输入“会飞的汽车”时，它能够理解这些概念并生成相应的图像。...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？...如果你想亲自体验这些技术，这里有一些目前非常流行的工具：DALL·E 3：由 OpenAI 开发的 DALL·E 3 可以把最疯狂的想法转化为图像，比如长颈鹿穿着轮滑鞋，它还能将不同风格的艺术元素融合在一起...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。
如何更好地遵循文本提示 虽然文本到图像模型是希望能够生成与输入文本提示在语义上相关的图像来进行训练的，但是当文本描述变得更复杂时，模型可能会选择忽略一些物体，或无法理解某些详细的属性描述，例如将颜色应用于错误的物体...定制 有时，我们可能希望模型具有我们已经拥有的某些视觉内容，例如我们自己的宠物狗或我们之前自己设计的特定卡通角色，并将这些视觉实体应用于不同的场景。...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。...所以，特别是当我们谈论文本图像生成时，我们将文本作为输入，这个条件编码器可以是一个处理文本的CLIP编码器，输入语句并产生一套词嵌入。...有时我们可能希望在生成的图像中添加额外的视觉概念。概率设置是有几幅图片，例如三到五幅图片。 我们尝试生成这些图片，但它们具有不同的风格和结合了其他不同的事物。
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。...与Parti和LlamaGen不同，LuminamiGPT提出了一种统一文本-图像序列的多模态生成方法，然后进行在高质量文本-图像对上的有监督微调，实现了由自回归模型生成的高度美学的图像生成。...在每个阶段中，准备了一组具有相似面积但不同高度-宽度的候选分辨率，并将每个图像匹配到最合适的分辨率。...例如，k=5的设置在生成文本时表现良好。然而，在生成图像时，k的值应远大（例如2000），以避免重复和无意义的模式。因此，作者实现了一个状态意识的控制机制进行推理。...如图5所示，Lumina-mGPT在不同的随机种子下具有更高的多样性，而Lumina-Next-SFT生成的图像布局和纹理相同。这部分原因在于Lumina-mGPT中使用了高温和顶k值。
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。...还有一些其他的层学到的访问模式会随着数据的不同而变化。 虽然许多层都确实表现出了稀疏结构，不过也有一些层明显表现出了可以覆盖整个图像范围的动态注意力模式。...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。
（5）可在生成时使用的特殊参数 pad_token_id (int, optional) - 填充token的ID。...使用过ChatGPT的玩家都知道，在生成结果的时候，它是一部分一部分的返回生成的文本并展示的，transformers该版本也有这个功能，我们接下来看。...接下来将以之前训练好的观点评论生成的GPT来生成不同的结果，我们每次都使用三种方式对比看看结果。...服 务 ： 因 为 我 和 的 朋 友 预 定 的 是 山'}] """ 10Beam-search decoding 与贪婪搜索不同的是，集束搜索解码在每个时间步骤中保留几个假设，并最终选择对整个序列具有最高概率的假设...14采样 img 采样意味着根据当前条件概率分布随机选择输出词 ，使用采样方法时文本生成本身不再是确定性的。
在公共空间将图像与句子和属性对齐，属于同一样本的属性图像和句子图像对被拉得更近，而不同样本的对被推得更远。四、基于边界框标注的文本生成图像基于边界框的文本生成图像是一种根据边界框信息生成图像的方法。...五、基于关键点的文本生成图像与边界框稍有不同，基于关键点的文本生成图像是一种根据给定的关键点信息生成图像的方法。关键点通常是指图像中重要物体或人脸部位的位置坐标，如人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等。...六、其他基于辅助信息的文本生成图像除了上述提到的之外，还有很多模型在做文本生成图像任务时，引入条件变量或者说辅助信息额外帮助模型生成图像，比如草图、多标题、短文本、风格、噪声等等：风格迁移：风格迁移是一种常见的基于辅助信息的图像生成方法...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。...例如，在文本生成图像任务中，可以通过调整噪声向量的不同分量来控制生成图像的颜色、纹理等特征。
然而，当前的文本到图像系统仍然存在一个重大挑战，通常无法处理不同的输入，或者仅限于单一模型结果。目前的统一尝试往往分为两个方面：i）在输入阶段解析多样化的提示；ii) 激活专家模型进行输出。...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。...然而，在使用这些模型时，会遇到各种各样的提示类型，包括说明和灵感。当前的生成模型很难为这些不同的提示类型实现最佳的生成性能。...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。
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...但是一般的扩散模型，需要在像素级别上进行重建任务，这样会导致训练的时候成本比较昂贵。因此这篇文章主要是把图像压缩到较低维度的潜在空间中进行表示，然后利用上下文（NLP语言），进行去噪操作。
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。...然而，目前的技术在生成编辑后的文本图像时面临着一个明显的挑战，即如何展示高度清晰和易读的编辑后的文本图像。这个挑战主要源于各种文本类型之间的内在多样性和复杂背景的复杂纹理。...本文提出一种简单有效的基于vit的文本擦除器，称为ViTEraser。 在一个简洁的编码器-解码器框架下，不同类型的vit可以很容易地集成到ViTEraser中，以增强远程依赖和全局推理。...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。
在迅速发展的视觉生成领域中，扩散模型革命性地改变了景观，以其令人印象深刻的文本引导生成功能标志着能力的重大转变。然而，仅依赖文本来条件化这些模型并不能完全满足不同应用和场景的多样化和复杂需求。...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。...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。...这项任务的主要挑战在于如何使预训练的文本到图像（T2I）扩散模型学会模拟新类型的条件，并与文本条件一起生成，同时确保产生的图像质量高。...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。
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
当图像用于分类时，使用图像编码器生成图像嵌入，并计算图像嵌入和所有预先计算的文本嵌入之间的点积。选择得分最高的对，其对应的类就是结果。...解码器生成 64×64 像素的图像，然后两个上采样扩散模型随后生成 256×256 和 1024×1024 的图像，前者具有 700M 参数，后者具有 300M 参数。...这些模型在目标大小的四分之一的随机图像上进行训练。文本调节不用于上采样模型。 先验根据文本描述生成图像嵌入。作者探索了先验模型的两个不同模型类：自回归 (AR) 先验和扩散先验。...他们尝试使用不同的信号来调节相同的解码器： 1.文本标题和零 CLIP 嵌入； 2.文本标题和 CLIP 文本嵌入（就好像它是图像嵌入一样）； 3.由先验生成的文本和 CLIP 图像嵌入。...使用不同的调节信号，图片来自原文 在训练编码器时，作者以相同的概率从 CLIP 和 DALL-E 数据集（总共约 6.5 亿张图像）中采样。
你可以使用不同的生成器创建多种艺术风格。我们看下下面这些很棒的 AI 图像生成器，哪个符合你的艺术风格。 什么是 AI 图像生成器？ AI 图像生成器就是一个工具，它使用机器学习去创造艺术。...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。...NightCafe NightCafe 是一种 AI 图像生成器，致力于提供多种不同风格和比其他生成器更高质量的结果。...这个图像生成器有几个图形算法，可以接收不同的提示，产生不同风格的结果，这些算法包括 Artistic 算法，Coherent 算法和 Stable 算法。...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。
当图像用于分类时，使用图像编码器生成图像嵌入，并计算图像嵌入和所有预先计算的文本嵌入之间的点积。选择得分最高的对，其对应的类就是结果。 用于使用 CLIP 进行零样本分类的程序。...GLIDE 对原始 U-Net 架构的宽度、深度等方面有不同的修改，在 8×8、16×16 和 32×32 分辨率下添加了具有多个注意力头的全局注意力层。...解码器生成 64×64 像素的图像，然后两个上采样扩散模型随后生成 256×256 和 1024×1024 的图像，前者具有 700M 参数，后者具有 300M 参数。...这些模型在目标大小的四分之一的随机图像上进行训练。文本调节不用于上采样模型。 先验根据文本描述生成图像嵌入。作者探索了先验模型的两个不同模型类：自回归 (AR) 先验和扩散先验。...他们尝试使用不同的信号来调节相同的解码器：1、文本标题和零 CLIP 嵌入，2、文本标题和 CLIP 文本嵌入（就好像它是图像嵌入一样），3、由先验生成的文本和 CLIP 图像嵌入。
翻译 | 老赵 整理 | 凡江 我总是发现生成和序列模型令人着迷：他们提出的问题与我们刚开始学习机器学习时常遇到的问题不同。当我第一次开始学习ML时，我学了分类和回归（和大多数人一样）。...但是，我们可能会问其他不同类型的问题。 我们能生成一首诗吗？ （文字生成） 我们可以生成一张猫的照片吗？ （GANs） 我们可以将句子从一种语言翻译成另一种语言吗？...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？...如果输入“一对夫妻机器人在背景为铁塔下吃晚餐”，则会生成下图的图片： 二次创作 当然我们也可以拼接不同的词语，来生成不同的图片，进行二次创作： 网友的评论也很有意思，其中一个说：未来你看到的画家可能不是在画画...，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。
GAN架构，推理速度、合成高分辨率、扩展性都极其有优势，其证明GAN仍然是文本生成图像的可行选择之一。...而生成对抗网络只需通过单次向前传递生成图像，相较而言非常高效，其在建模单个或多个对象类方面表现出色，但在扩大规模时会经常遇见模式崩溃，在扩展到复杂的数据集或者更加开放的世界，仍然具有挑战性。...为了考虑额外的灵活性，模型在顶部应用额外的注意层T来处理词嵌入，然后将它们传递给基于mlp的映射网络与原来的StyleGAN不同，模型既使用基于文本的样式代码w来调制合成网络eG，又使用词嵌入tlocal...3.3.2、网络上图表示了生成器网络结构，灰色为卷积，黄色为自注意力层，蓝色为交叉注意力层3.4、鉴别器设计鉴别器由图像处理和文本处理两个分支组成。文本分支处理与生成器类似的文本。...，这些功能在向自回归和扩散模型过渡时变得具有挑战性。
文本生成图像（text-to-image）是图像和文本处理的多模态任务的一项子任务，其根据给定文本生成符合描述的真实图像，具有巨大的应用潜力，如视觉推理、图像编辑、视频游戏、动画制作和计算机辅助设计。...，生成的图片具有较好的多样性和写实性。...文本编码器由RNN或者Bi-LSTM组成，生成器可以做成堆叠结构或者单阶段生成结构，主要用于在满足文本信息语义的基础上生成图像，鉴别器用于鉴别生成器生成的图像是否为真和是否符合文本语义。...生成对抗网络模型在实现文本生成图像上主要有以下策略：多阶段生成网络。由树状结构堆叠的多个生成器（G）和多个鉴别器（D）组成。从低分辨率到高分辨率的图像是从树的不同分支生成的。...更是需要超过100万小时，成本高昂。
与 DALL·E 相比，DALL·E 2 在生成用户描述的图像时具有更高的分辨率和更低的延迟。并且，新版本还增添了一些新的功能，比如对原始图像进行编辑。...DALL·E 2 可以根据原图像进行二次创作，创造出不同的变体： 你可能会问，DALL·E 2 比一代模型到底好在哪？简单来说 DALL·E 2 以 4 倍的分辨率生成更逼真、更准确的图像。...例如下图生成一幅「日出时坐在田野里的狐狸，生成的图像为莫奈风格。」DALL·E 2 生成的图像更准确。...该模型可以填充 (或删除) 对象，同时考虑房间中阴影的方向等细节。 DALL·E 2 的另一个功能是生成图像不同变体，用户上传一张图像，然后模型创建出一系列类似的变体。...以及可选的文本字幕 y）为条件生成图像 x。
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