扩散模型失宠?端侧非自回归图像生成基础模型Meissonic登场,超越SDXL
自回归文本到图像模型(如LlamaGen)通过预测下一个token生成图像,但由于生成的图像token数量庞大,自回归模型在效率和分辨率上也面临瓶颈,难以应用到实际场景。于是,一些MaskedImageModeling(MIM)技术,例如MaskGIT和MUSE被提出。这些方法展现了高效图像生成的潜力。尽管MIM方法具有一定的前景,它们仍面临两个关键限制:1...
智能时代的深度学习:基础、算法与应用前景
它通过卷积层提取图像的局部特征,并通过池化层降低特征的维度,从而减少计算量。CNN广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。2.循环神经网络(RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如文本和时间序列。RNN通过循环连接使得网络能够记忆之前的信息,从而在处理当前输入时考虑上下文信息。长短期记忆网络(LSTM)和门控...
对于自然语言处理专业的学生来说,现在什么行业发展前景最好?
2.可控文本生成：可控文本生成（CTG）技术得到了全面概述，重点在于理论基础和实际实现。这项技术使得用户能够更好地控制生成的文本内容。例如，用户可以指定生成文本的主题、风格、长度等参数，从而获得更加符合自己需求的文本内容。3.多模态任务的应用：文本生成技术不仅用于机器翻译、摘要和对话生成，还扩展到视频或...
Stable Video Diffusion作为生成式视频工具,应用前景待观望
StableVideoDiffusion还支持3D场景生成,目前该功能同时容纳了单个图像和轨道视图,允许沿着指定的相机路径创建3D视频。能够生成更具空间感的视频。StableVideoDiffusion提供了更精细的摄像机控制功能。通过LoRA控制摄像机,用户可以精确控制摄像机的位置和角度,从而实现更加精细的视频创作。如何使用呢?首先访问StableVideo...
预见2024:《2024年中国生成式AI行业全景图谱》(附市场规模、竞争...
从范围上看:生成式AI逐步深入融合到文字、音乐、图片、视频、3D多种媒介的生产中,可以担任各个角色,在人类的指导下完成指定主体内容的创作、编辑和风格迁移;从效果上看:生成式AI在基于自然语言的文本、语音和图片生成领域初步令人满意,特别是知识类中短文、插画等高度风格化的图片创作,创作效果可以与有中级经验的创造...
...可以在PC端通过StableDiffusion等主流大模型生成文字、图像(附...
目前公司已在大语言、AIGC等主流模型积极跟进,可以在PC端通过StableDiffusion等主流大模型生成文字、图像;同时,公司提供AIGC生成式AI本地化解决方案,基于AI计算平台,运用不同的深度学习推理套件,适配各类型的AI加速引擎技术,支持主流AI框架及丰富的大语言、文生图、图生图模型(www.e993.com)2024年11月19日。未来公司也将进一步跟进AI技术的创新与...
CVPR 2024 | 仅需文本或图像提示,新框架CustomNeRF精准编辑3D场景
此外,当前的这两类方法主要集中在由文本驱动的3D场景编辑任务中,文本描述往往难以准确表达用户的编辑需求,无法将图像中的具体概念定制化到3D场景中,只能对原始3D场景进行一般化编辑,因此难以获得用户预期中的编辑结果。事实上,获得预期编辑结果的关键在于精确识别图像前景区域,这样能够在保持图像背景的同时促进几...
CVPR 2024丨文本或图像提示精准编辑 3D 场景,美图&信工所&北航&...
此外,当前的这两类方法主要集中在由文本驱动的3D场景编辑任务中,文本描述往往难以准确表达用户的编辑需求,无法将图像中的具体概念定制化到3D场景中,只能对原始3D场景进行一般化编辑,因此难以获得用户预期中的编辑结果。事实上,获得预期编辑结果的关键在于精确识别图像前景区域,这样能够在保持图像背景的同时促进几何一致的...
ControlNet作者又出新作:百万数据训练,AI图像生成迎来图层设计
举例来说,对于给定的文本提示(如头发凌乱的女人,在卧室里),该研究提出的方法能够生成具有透明度的多个图层。也就是说该模型不仅能根据提示生成图片,还能将前景和背景进行分层,背景丢失的信息也能很好的补充。此外,本文还采用人机交互的方式来训练模型框架并同时收集数据,最终数据集的规模达到100万张透明图像,涵盖多...
特约文章丨基于扩散模型的艺术风格三维物体生成方法
得分蒸馏采样通过提取预训练的大规模文本-图像扩散模型,在文本到3D生成中显示出了巨大的前景,但存在过饱和、过平滑和低多样性问题。Wangetal.提出Proli??cDreamer,将3D参数建模为随机变量,而不是SDS中的常数,并提出变分分数蒸馏——一个基于粒子的原理变分框架。Proli??cDreamer可以生成高...