这样的结果可以进一步改进为无分类器指导下的3.31 FID和253.4 Inception Score。值得注意的是，我们的结果可以媲美甚至超越现有的类条件生成基准。...像素生成器 图6：像素生成器 RCG中的像素生成器处理基于图像表示的图像像素。从概念上讲，这样的像素生成器可以是任何条件图像生成模型，通过用SSL表示来代替它的原始条件(例如,类标或文本)。...虽然RCG是为无条件生成任务而设计的，但RCG的像素生成器是以自监督representation为条件的，因此可以无缝地集成Classifer-free guidance，从而进一步提高其生成性能。...在RCG的像素生成器训练过程中，对图像进行缩放，使较小的边长为256，然后随机翻转并裁剪为256 × 256。SSL编码器的输入进一步调整为224 × 224，以兼容其位置嵌入大小。...表1 图7：无条件生成图片结果 RDM可以促进类条件表示的生成，从而使RCG也能很好地进行Class-conditional 图像生成。证明了RCG的有效性，进一步凸显了自条件图像生成的巨大潜力。
在下面的四张图中，用高亮显示出了预测图像中的下一个像素时有哪些已有的像素是被注意力头所使用的。当用到的输入像素数量不多而且表现出高度的规律性的时候，就可以认为网络中的这一层是可以做稀疏化改造的。...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。...取未调节的温度对模型进行采样，得出的图像可以看作是「模型认为这样的图像在世界上是存在的」。当人类观察的时候，自然会觉得有一些样本很奇怪。 ?...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。
生成对抗的网络 机器学习模型现在可以根据它从现有的一组图像中看到的内容生成新的图像。我们不能说这个模特很有创意，因为尽管这张照片确实是新的，但其结果总是受到过去看到过的类似照片的极大启发。...来自卡内基梅隆大学和麻省理工学院的Sheng-Yu Wang等人的这种新方法 名为 Sketch Your Own GAN 可以采用现有模型，例如，一个经过训练以生成新猫图像的生成器，并根据你可以提供的最简单的知识类型来控制输出...当然，在特定位置生成一只猫并没有什么特别之处，但是想象一下这有多么强大。它可以使用一个经过训练的模型来生成任何东西。从少量的草图中可以控制将出现什么，同时保存其他细节和相同的风格!...当然，这篇论文还处在早期的研究阶段，所以它将始终遵循您的数据集您用来训练生成器的风格，但是图像都是新的! 但他们是怎么做到的呢?他们发现了什么可以用来控制产出的生成模型?...取而代之的是，任何人都可以从少数草图中生成无限数量的新图像，这些图像类似于输入草图，从而允许更多人使用这些生成网络。 让我知道您的想法，如果这对您和我一样令人兴奋！
那么，先来看下ConSinGAN的效果吧。 ? 上图左侧是用来训练的单个图像，右侧是利用ConSinGAN训练后生成的复杂全局结构。 可以看出效果还是比较逼真。...训练架构优化：并行的SinGAN 首先，我们先来看下SinGAN的训练过程。 SinGAN在图像中训练几个单独的生成网络，下图便是第一个生成器，也是唯一从随机噪声生成图像的无条件生成器。 ?...△在SinGAN中训练的第一个生成器 这里的判别器从来不将图像看做一个整体，通过这种方法，它就可以知道“真实的”图像补丁(patch)是什么样子。...这样，生成器就可以通过生成，在全局来看不同，但仅从补丁来看却相似的图像，来达到“欺诈”的目的。 在更高分辨率上工作的生成器，将前一个生成器生成的图像作为输入，在此基础上生成比当前还要高分辨率的图像。...这也就是ConSinGAN名字的由来——并行的SinGAN，过程如下图所示。 ? 然而，采取这样的措施又会面临一个问题，也就是过拟合。这意味着最终的模型不会生成任何“新”图像，而是只生成训练图像。
然而，这些方法忽略图像形成的最基本的原理：图像的产物：（a）结构：底层三维模型;（二）风格：纹理映射到结构。在本文中，我们因式分解图像 生成过程并提出体例结构生成对抗性网（S2-GAN）。...我们展示我们的S2-GAN模型可解释，产生更逼真的图像，并能用于学习的无监督RGBD表示。 我们的style-GAN也可以作为渲染引擎，生成不同的图片。...的生成架构的基本假设是，如果该模型是足够好 以生成新的和现实的图像，它应该是一个很好的代表性 视觉任务为好。...人们甚至可以在因素的错误和理解 当表面正常生成失败相比，纹理生成的。 第三，我们的结果表明，S2-GAN可以让我们学习RGBD表示 在无人监督的方式。这可用于许多机器人和图形关键 应用程序。...最后，我们的风格GAN，也可以看作是一个博学渲染引擎当中，给予任何3D输入，使我们能够呈现相应的图像。 它也让我们来构建应用程序，其中一个可以修改底层3D 输入图像的结构和呈现一个完全新的图像。
NIs (自然图像) 和 CG (计算机生成的图像)。...在实践阶段，我们使用 Maximal Poisson-disk 从每次训练中随机裁剪一定数量的图像来构建新的训练数据集。...我们可以看到，微调后网络 (C-1 到 C-7) 的测试性能要优于从头开始训练的网络 (C-S) 实验结果,这可能是由于预训练期间学习大量 NI 对模型的特征学习是有益的。...可以看到，我们的模型对于后处理的数据具有更强的鲁棒性。 ? 图4 不同分类方法在后处理数据上的分类精度表现 局部到全局策略的分析 进一步地，我们还分析了局部到全局策略在全尺寸图像上的分类精度表现。...图 5 卷积可视化结果 ▌结论 本文，我们提出了一种基于 CNN 的通用框架来区别自然图像 NIs 与计算机生成图像 CG 之间的差异，这种方法不仅能够在 Google 和 PRCG 的数据集中进行测试
networks”中，该模型能够生成高分辨率的合成星系图像，这些图像与真实星系的分布密切相关。...由于星系是这类应用的主要竞争者，我们探索利用AI来产生星系图像。” 团队机器学习架构的核心是生成对抗网络（GAN），由生成样本的生成器和试图区分生成的样本和现实样本的鉴别器组成的两部分神经网络。...第一个生成低分辨率图像（64 x 64像素），而第二个使用称为超分辨率的技术将它们转换为更高分辨率的图像（128 x 128像素）。...为了使Stage-II GAN中的生成器输出类似于其放大的真实图像对应物的合成星系图像，该论文的作者引入了一种双目标函数，计算出分辨率增强之间的误差度量图像真正的星系。...他们假设，他们的系统可以用于增强真实样本的数据库，实际上可以作为深度学习模型的数据源，比如那些设计用来对需要大量训练样本的星系图像进行分类和分割的模型。
https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans
有选择性地减弱跳层特征的低频成分。 Experiments Denoising process 最上面一行展示了图像在迭代过程中的渐进式去噪过程，随后两行则展示了反傅里叶变换后的低频和高频分量。...Effect of backbone and skip connection scaling factors 提高骨干缩放因子 b 能显著提高图像质量，而跳过缩放因子 s 的变化对图像合成的影响微乎其微...跳跃特征skip各个频率中的分量较为均衡，而骨干特征backbone大多都是低频成分，所以增强b才会出现图像越来越平滑的现象，增强s时，因为s在频域分布比较均衡，所以对图像影响有限。...image = pipe(prompt).images[0] image.save("astronaut_rides_horse.png") Conclusions 即插即用来提高扩散模型的生成质量...，不需要训练和额外的参数，可以应用到所有扩散模型中，包括各种基于扩散模型的图像、视频生成任务 Unet中跳跃连接贡献更多高频细节但会可能会影响去噪能力，骨干连接贡献更多去噪能力，选择性提高基础连接权重并降低跳跃连接中低频权重可提高生成质量
但它已经经过专门训练，可以从文本描述生成图像，使用的是文本-图像对的数据集，而不是像GPT-3这样非常广泛的数据集。它可以使用自然语言从文字说明中创建图像，就像GPT-3创建网站和故事一样。 ?...DALL-E与GPT-3非常相似，它也是一个transformer语言模型，接收文本和图像作为输入，以多种形式输出最终转换后的图像。它可以编辑图像中特定对象的属性，正如你在这里看到的。...幸运的是，由于它非常类似于GPT-3，所以我们可以向输入文本添加细节，并生成更接近于我们预期的结果，就像您在这里看到的不同风格的绘画一样。 ?...它还可以使用彼此不相关的物体生成图像，比如制作一个逼真的牛油果椅子，或者生成原始的、看不见的插图，比如一个新的表情符号。 ? ? 简而言之，他们将DALL-E描述为一个简单的解码器转换器。...如前所述，它接收文本和图像作为标记形式的输入，就像GPT-3一样，以生成转换后的图像。就像我在之前的视频中描述的那样，它使用自我注意力来理解文本的上下文，以及对图像的稀疏注意力。
此外，该框架可以根据原始图像的语义标签映射，在解码图像中完全合成非主要的区域。用户调查研究证实，对于低码率，本文提出的方法明显优于最先进的方法 BPG。 ?...最近这一方法被证明可以捕获全局语义信息和局部纹理，训练出强大的生成器，从语义标签映射产生有视觉吸引力的高分辨率图像 [12,13]。...在 SC 操作模式下，该系统可以将保存的图像内容与合成的内容无缝结合，即使在跨越多个目标边界的区域也是如此。通过部分生成图像内容，该系统可以实现超过 50％的码率缩减，而图像质量不会明显降低。...借助学习压缩的 GAN 公式和一个在全分辨率图像上运行的生成器/解码器，并与多尺度判别器一起训练，就可以达到这种效果。...此外，我们的方法可以根据从原始图像中提取的语义标签映射，在解码图像中完全合成非主要的区域（例如街道和树），因此仅需要存储保留区域和语义标签映射。
原因无他：利用神经网络来生成贴合实际的图像注释，需要结合最新的计算机视觉和机器翻译技术，缺一不可。对于为输入图像生成文字注解，训练神经图像注解模型能使其成功几率最大化，并能生成新奇的图像描述。...它可以作为我们的导游、日常生活的视觉辅助，比如意大利 AI 公司 Eyra 的为视觉障碍患者开发的可穿戴设备 Horus （古埃及神话中的荷鲁斯之眼）。 ?...对于注释生成，这引发了两个问题： 我们如何充分利用图像分类模型的成功，从图像提取重要信息？ 我们的模型，该如何调和对语言和图像的理解？ 利用迁移学习 我们可以利用已有的模型，推动图像注解。...为提升每个特征里涵盖的与任务相关的信息，我们可以训练图像嵌入模型（用来对特征进行编码的 VGG-16 网络）作为注解生成模型的一部分。这使得我们能为图像编码器调参，以更符合注解生成器的角色。...另外，如果我们仔细观察生成的注解，会发现它们基本是日常、常见的情形。下图便是例子： ? 几乎可以肯定，这图片是“长颈鹿站在一棵树旁边”。
从这个题目可以看出，它与之前的pix2pix等相比，能够支持一生多。...1、论文原理 GAN的基本框架都是G和D两个模型，一个生成模型，一个判别模型，那么为了同时生成多个，那么这个G模型必须具备生成多样化图像的能力。...论文的基本框架如下： ? 要想让G拥有学习多个领域转换的能力，需要对生成网络G和判别网络D做如下改动。 在G的输入中添加目标领域信息，即把图片翻译到哪个领域这个信息告诉生成模型。...这样可以保证G中同样的输入图像，随着目标领域的不同生成不同的效果 除了上述两样以外，还需要保证图像翻译过程中图像内容要保存，只改变领域差异的那部分。...图像重建可以完整这一部分，图像重建即将图像翻译从领域A翻译到领域B，再翻译回来，不会发生变化。 同时模型为了支持多个数据集，需要增加mask来实现，即补位加0的办法。
上期介绍了 AI 生成内容的神器 playgroundai ，不仅支持用户0学习成本创作图像，也提供了简易上传底图蒙版，指定AI生成区域的功能。...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...大多数的现有方法需要用户输入一个底图，如果底图的形状或者画面布局不合适，则可能不会产生符合预期的结果。...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...# 03 文本替换图像风格 # 04 文本修改图像风格权重 小杜 项目提供了体验demo，感兴趣的同学也可以体验一下哦～ 项目地址： prompt-to-prompt.github.io
Inversion，Custom Diffusion等，该类方法可以将一个具体物体的概念从图片中提取出来，并加入到预训练的text-to-image diffusion model中，这样一来，人们就可以定制化地生成自己感兴趣的物体...目前还没有工作探索过如何从图片中提取一个具体关系（relation），并将该relation作用在生成任务上。为此，我们提出了一个新任务：Relation Inversion。...，并将其应用于生成新的场景，让其中的物体也按照这个relation互动，例如将蜘蛛侠装进篮子里。...我们同时对常见的relation提供了大量的inference templates，大家可以用这些inference templates来测试学到的relation prompt是否精准，也可以用来组合生成一些有意思的交互场景...4 结果展示 丰富多样的relation 我们可以invert丰富多样的relation，并将它们作用在新的物体上 丰富多样的背景以及风格 我们得到的relation ，还可以将不同风格和背景场景中的物体
近日，DeepMind 的研究人员发表论文表示，他们利用 VQ-VAE 生成了可以媲美当前最佳 GAN 模型（BigGAN-deep）的图像，而且图像多样性上要优于 BigGAN-deep。...研究者表明，VQ-VAE 多尺度层级结构能从局部的纹理到全局的形状慢慢完善生成效果，生成的样本质量能够在 ImageNet 等多层面数据集上与当前最优的生成对抗网络媲美，同时不会出现生成对抗网络中模式崩塌和多样性缺失等已知的缺陷...GAN 利用生成器和判别器来优化 minimax 目标函数，前者通过将随机噪声映射到图像空间来生成图像，后者通过分辨生成器生成的图像是否为真来定义生成器的损失函数。...图 1：带类别约束的图像生成样本（256x256），它们通过 ImageNet 上训练的两阶段模型可以生成逼真且一致的图像。...由于前馈解码器的存在，隐层向像素的映射速度很快。（图 1 中的鹦鹉就是根据这个模型生成的） ? 当然我们也可以用更多的层级来生成更清晰的大图。如下所示为利用不同层级编码所生成的图像结果。 ?
toc今天，我从头开始创建图像生成聊天机器人。...stable-diffusion导入stable-diffusion模型到imgen.py文件中导入依赖选项 from diffusers import DiffusionPipeline import torch定义图像生成管道...message["text"], None)) return history, gr.MultimodalTextbox(value=None, interactive=False)从文本提示符开始生成图像的函数...小结今天我们学习了通过stable diffusion模型构建对话机器人来生成图像信息，你可以通过 awesome-tiny-sd直接运行你的对话机器人来生成图像，您将使用 awesome-tiny-sd...生成的第一张图像是什么？
先看效果： 头像生成 实现： 可以参考官方文档： https://avatars.dicebear.com/docs/http-api 具体api案例： https://avatars.dicebear.com
两者通过对抗性的训练相互提升，最终生成器生成的图像越来越接近真实图像。 GAN在图像生成中的应用 图像生成 GAN最著名的应用之一就是图像生成。生成器通过随机向量作为输入，逐渐生成逼真的图像。...通过将一个图像的风格应用于另一个图像，生成器可以将源图像转化为具有特定风格的图像。...图像修复 GAN还可以用于图像修复，将损坏或缺失的图像部分补充完整。...在自然语言处理中，GAN可以用于生成文本、对话生成等。在医疗领域，GAN可以用于生成医学图像，辅助医生进行诊断。在艺术创作领域，GAN可以创作出独特的艺术作品。...总结 生成对抗网络在图像生成和修复领域展现出巨大的创新潜力。通过生成器和判别器的对抗性训练，GAN可以生成逼真的图像和修复损坏的图像部分。
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