从文本到圆形图像的旁注 - 腾讯云开发者社区

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。...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。...二、文本到图像：AIGC 的技术核心将文本转化为图像是AIGC技术中的一个关键进展。...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。

6641 0

XMC-GAN：从文本到图像的跨模态对比学习

Google提出了一个跨模态对比学习框架来训练用于文本到图像合成的 GAN 模型，用于研究解决生成的跨模态对比损失问题。...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...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。

7471 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

从文本到图像：Lumina-mGPT 展现卓越的光学真实图像生成能力！

作者的关键洞察是，利用多模态生成预训练（mGPT）的简单解码器透传Transformer，结合大量的交错的文本-图像序列的下一个标记预测目标，可以学习广泛的和普遍的多模态能力，从而启发光学级文本到图像生成的光栅化...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。...为了将LLM的专业知识从文本领域扩展到多模态领域，如图像和视频，以前的工作(Liu等人，2023年；Lin等人，2023年；Maaz等人，2023年；Lin等人，2023b)通过编辑多模态指令调优数据集...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。

2181 0

独家 | 编写Midjourney提示的高级指南（从文本到图像）（附链接）

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。...现在进入了测试阶段——但是每周都会增加更多的特征……并且未来还有待想象！（目前他们的AI引擎到了3.0版本）。原始提示文本使用过Midjourney的人知道，在提示中形容词越多，输出越生动和独特。.../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。

5762 0

图像 | 文本怎么输入到模型？

图像表示这个是一个手写数字识别的问题。左边是一个图像，右边是一个二维矩阵(14*14)，每一个矩阵对应的位置是一个像素值，在这里白色代表。...往下看，都是用placeholder来初始化参数，看具体参数值： x的表示：数据类型、批大小、图像宽度和高度，图片深度(灰度图是没有通道，只有两个为宽和高，彩色为RGB，为3个通道，变成了三维数组)。...所以说文本输入是这样：首先把每个句子或词转换成词在emb表里边的索引值，然后再把这个索引值通过emb表映射成对应的向量值，生成这个input，输入到模型里边。...文本输入表示 embedding matrix 每一行代表一个词对应的向量 ?...小结图片的输入表示文本的输入表示

1.3K3 1

从文本到图像：深度解析向量嵌入在机器学习中的应用

但在面对抽象数据，如文本，图像等，采用向量嵌入技术来创建一系列数字，从而将这些复杂信息简化并数字化。这一过程不仅适用于非数值数据，同样也适用于数值数据。...当我们将现实世界中的对象和概念转化为向量嵌入，例如：图像：通过视觉特征的向量化，捕捉图像内容。音频：将声音信号转换为向量，以表达音频特征。新闻文章：将文本转换为向量，以反映文章的主题和情感。...在这个例子中，考虑的是灰度图像，它由一个表示像素强度的矩阵组成，其数值范围从0（黑色）到255（白色）。下图表示灰度图像与其矩阵表示之间的关系。...原始图像的每个像素点都对应矩阵中的一个元素，矩阵的排列方式是像素值从左上角开始，按行序递增。这种表示方法能够很好地保持图像中像素邻域的语义信息，但它对图像变换（如平移、缩放、裁剪等）非常敏感。...相似性搜索不仅可以应用于直接的搜索任务，还可以扩展到去重、推荐系统、异常检测、反向图像搜索等多种场景。

2511 0

童欣：从互动图像到智能图像

“从交互图形到智能图形”。...另外，我们专业的艺术家和捕捉设备，在过去的这么多年中帮助我们产生了大量的数据，这些高质量的数据可以帮助我们从中学习到一些三维内容的一些模型。...那我们的一个重要观察是虽然我们没有很多这样的训练数据能生成出来，但是我们在真实世界中从网上能够下载到大量的材质的图像出来。...然后我们发现另外一件很有意思的事情，假设我给了你一套材质贴图之后，现在的绘制算法已经足够得好了，它可以帮助我们非常真实地生成一些高质量的图像出来。...他对我们的工作非常感兴趣，因为在他们的日常工作中，即使为了做一个最简单的，大家看到像是抓着手臂这样的工作需要他们的一个研究生通过反复尝试，尝试半年、甚至两年到三年这么长的时间来做这个工作。

9795 0

从文本到图像：AutoBench-V利用LVLMs实现高效视觉问答评估！

当接收到评估能力时，AutoBench-V利用文本到图像模型生成相关图像样本，然后利用LVLMs协调视觉问答（VQA）任务，从而高效灵活地完成评估过程。...该框架利用文本到图像模型生成评估图像，并使用GPT-40作为评估者进行VQA评估。这一自动化显著减少了人类参与，提高了评估过程的效率和客观性。经过大量实验验证框架的有效性。...3 AutoBench-V 在本节中，作者介绍了AutoBench-V，这是一个用于自动化LVLMs基准测试的框架，由一个LVLM 和一个文本到图像模型驱动。...然后，这些描述被传递到Flux-pro（blackforestlabs，2024年），这是一个以图像生成著称的文本到图像模型。作者还尝试了其他文本到图像模型。然而，它们的性能不佳。...Examiner Priority 为了减轻自我提升偏差（例如，当被评估的模型也用于生成评估案例时）可能导致的问题，作者通过让AutoBench-v从图像描述而非直接从图像中生成问题，提高了评估的公平性

1071 0

从文本、图像到音视频，AIGC技术将如何重构我们的数字世界？

递归神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等深度学习技术的出现，也让 AI 能够更好地理解人类语言，并生成更加自然和流畅的文本、图像、音频等内容。...除对话聊天工具外，AI 在其他领域也取得了不小的突破，3 月 16 日，Midijournry V5 发布，可创造高质量、高分辨率、高逼真的图像。...Runaway 于 3 月 20 日发布GEN-2 视频生成模型的试用申请，新增根据文本和图片生成视频的功能。...而如今 AIGC 技术似乎就是革命性的生产工具。 AIGC 技术正在经历新一轮的变革浪潮，其交互方式也从生成文本、代码、图片正朝着更多元、更自然的形式上发展。...历史总在循环往复，互联网的交互形式最初也是从文本、到图像、到音视频再逐步发展到如今的互动音视频（直播）。

7911 0

从迁移学习到图像合成

02 从迁移学习到图像合成后来，我因为阴差阳错进入到图像合成这个领域，意识到迁移学习和图像合成之间的内在关联，便把研究方向从迁移学习扩展到图像合成。...图像合成的问题定义非常简洁，但是涉及到的子问题却包罗万象，这也是图像合成问题的迷人之处。 ?...出于上述原因，我就开始做图像合成这方面的研究，但是这个方向比较小众，可能不会有high citation/impact, 并且不太好吹牛。之前写基金本子也都是从迁移学习的角度写，因为比较好吹牛。...我们从域翻译 (domain translation) 的角度考虑图像和谐化任务，先后提出了基于域验证 (domain verification) 的DoveNet和基于背景引导的域翻译 (background-guided...在摆放前景物体的时候，不仅位置大小要合理，而且希望得到的合成图在构图方面比较美观，这就涉及到美学评估的问题。

9152 0

使用扩散模型从文本生成图像

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

1.2K1 0

使用扩散模型从文本生成图像

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

1.1K1 0

【DeepSeek 多模态探索】从文本到图像与语音：解锁 DeepSeek 的多模态 AI 潜力

多模态 AI 的背景与意义多模态 AI 的核心在于能够同时处理和理解多种类型的数据（如文本、图像、音频等），从而实现更丰富的应用场景。例如：图像生成：根据文本描述生成图像。...语音识别：将语音转换为文本。跨模态检索：根据文本搜索相关图像或视频。 DeepSeek 作为一个以文本为核心的 AI 模型，是否能够扩展至多模态领域？答案是肯定的，但需要结合其他技术栈来实现。...以下是几种可能的实现方式：图像生成与文本描述通过集成 Stable Diffusion 或 DALL-E 等图像生成模型，DeepSeek 可以根据文本描述生成图像。...DeepSeek 与多模态模型的集成以下是一个简单的代码示例，展示如何将 DeepSeek 与 Stable Diffusion 结合，实现文本到图像的生成。...多模态任务的未来发展方向 DeepSeek 在多模态任务上的未来发展可以从以下几个方面展开：模型联合训练通过联合训练，DeepSeek 可以直接学习文本、图像、音频之间的关联，从而实现更高效的多模态任务处理

7081 0

【多模态 AI】从跨模态学习到生成革命：文本、图像与音频的深度交融

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。...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。案例：CLIP 模型通过跨模态表示实现图文搜索。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。案例：聊天机器人支持用户上传图像并结合文本提问。

3962 0

从图像到语言:图像标题生成与描述

首先根据图像内容使用相似度与标题共识分值,从训练集中检索出相关的描述句子,然后使用文本引导注意力单元计算词汇与视觉区域的相关度,并据此提取图像的上下文特征。...Gu 等人(2018) 采用融合两层堆叠注意力机制的LSTM 网络,对视觉信息进行过滤,实现由粗到细的图像描述。...这种方法从视觉概念检测、生成句子到句子排序几个步骤之间是离散的,没有使用端到端的优化技术,从而也可能使得整个模型陷入局部最优状态,性能受到限制。...他们使用目标检测技术得到图像中的各语义对象,并结合其属性、关系等特征,生成图像的场景图( scene graph),然后利用 GCN 提取其特征,结合在大规模文本库上预训练的字典,为图像生成描述语义信息更为丰富的语句...以元学习(Meta-learning)思想为基础,将图像和文本结合在一起作为学习目标,通过动态地学习文本中的少量先验知识,进而影响视觉模型中的参数更新,并实现视觉模型与语言模型的参数共享。

1.8K3 0

CVPR2023 Tutorial Talk | 文本到图像生成的对齐

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。...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。...这项研究介绍了新的关注层引导，它被插入到每一个预先定义的文本到图像模型的变形器块中。

9412 0

SDXL Turbo实时文本到图像生成模型

SDXL Turbo在11 月 28 日发布，一种新的文本到图像模式。...SDXL Turbo 通过新的蒸馏技术实现了最先进的性能，能够以前所未有的质量生成单步图像，将所需的步骤数从 50 减少到仅 1。该技术利用对抗性训练和分数蒸馏的组合。...SDXL Turbo 基于一种称为对抗扩散蒸馏 (ADD) 的新颖蒸馏技术，该技术使模型能够一步合成图像输出并生成实时文本到图像输出，同时保持高采样保真度。...对抗扩散蒸馏的优点SDXL Turbo 在扩散模型技术方面取得了新进展，在 SDXL 1.0 的基础上进行迭代，并为文本到图像模型实现了一种新的蒸馏技术：对抗扩散蒸馏。...然后，人类评估者会随机看到两个输出，并被要求选择最符合提示方向的输出。接下来，用相同的方法完成图像质量的附加测试。

2752 1

向文本到图像扩散模型添加条件控制

为了减少训练扩散模型所需的计算能力，基于潜像[11]的思想，提出了潜在扩散模型（LDM）[44]方法，并将其进一步扩展到稳定扩散 2.3 文本到图像的扩散扩散模型可以应用于文本到图像生成任务，以实现最先进的图像生成结果...Disco Diffusion 是 [9] 的剪辑引导实现，用于处理文本提示。稳定扩散是潜在扩散[44]的大规模实施，以实现文本到图像的生成。...Imagen [ 49 ] 是一种文本到图像结构，不使用潜在图像，而是使用金字塔结构直接扩散像素。...2.4 预训练扩散模型的个性化、定制化和控制由于最先进的图像扩散模型以文本到图像的方法为主，因此增强对扩散模型控制的最直接方法通常是文本引导 [38、24、2、3、23 , 43, 16]。...一些研究还表明，多模型方法可以从各种翻译任务中学习到强大的生成器 [64、29、19、40] 我们讨论了当前图像到图像转换中最强大的方法。

2.6K4 0

AIGC：从文本生成图像（DALLE ，Stable Diffusion）

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

1641 0

从编辑距离、BK树到文本纠错

搜索引擎里有一个很重要的话题，就是文本纠错，主要有两种做法，一是从词典纠错，一是分析用户搜索日志，今天我们探讨使用基于词典的方式纠错，核心思想就是基于编辑距离，使用BK树。...字符串A到B的编辑距离是指，只用插入、删除和替换三种操作，最少需要多少步可以把A变成B。例如，从FAME到GATE需要两步（两次替换），从GAME到ACM则需要三步（删除G和E再添加C）。...，如果用户输入的词语不在词典中，自动从词典中找出编辑距离小于某个数n的单词，让用户选择正确的那一个，n通常取到2或者3。...) = d(y,x) （从x变到y的最少步数就是从y变到x的最少步数） d(x,y) + d(y,z) >= d(x,z) （从x变到z所需的步数不会超过x先变成y再变成z的步数）最后这一个性质叫做三角形不等式...BK查询如果我们需要返回与错误单词距离不超过n的单词，这个错误单词与树根所对应的单词距离为d，那么接下来我们只需要递归地考虑编号在d-n到d+n范围内的边所连接的子树。

2.2K6 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

从文本到图像：AIGC 如何改变内容生产的未来

XMC-GAN：从文本到图像的跨模态对比学习

从文本到图像：Lumina-mGPT 展现卓越的光学真实图像生成能力！

独家 | 编写Midjourney提示的高级指南（从文本到图像）（附链接）

图像 | 文本怎么输入到模型？

从文本到图像：深度解析向量嵌入在机器学习中的应用

童欣：从互动图像到智能图像

从文本到图像：AutoBench-V利用LVLMs实现高效视觉问答评估！

从文本、图像到音视频，AIGC技术将如何重构我们的数字世界？

从迁移学习到图像合成

使用扩散模型从文本生成图像

使用扩散模型从文本生成图像

【DeepSeek 多模态探索】从文本到图像与语音：解锁 DeepSeek 的多模态 AI 潜力

【多模态 AI】从跨模态学习到生成革命：文本、图像与音频的深度交融

从图像到语言:图像标题生成与描述

CVPR2023 Tutorial Talk | 文本到图像生成的对齐

SDXL Turbo实时文本到图像生成模型

向文本到图像扩散模型添加条件控制

AIGC：从文本生成图像（DALLE ，Stable Diffusion）

从编辑距离、BK树到文本纠错

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐