
斯坦福吴佳俊扩散自蒸馏来了!突破文生图身份保留挑战
斯坦福吴佳俊扩散自蒸馏来了!突破文生图身份保留挑战近年来,文本到图像扩散模型为图像合成树立了新标准,现在模型可根据文本提示生成高质量、多样化的图像。然而,尽管这些模型从文本生成图像的效果令人印象深刻,但它们往往无法提供精确的控制、可编辑性和一致性 —— 而这些特性对于实际应用至关重要。
来自主题: AI技术研报
6665 点击 2024-11-29 15:23
近年来,文本到图像扩散模型为图像合成树立了新标准,现在模型可根据文本提示生成高质量、多样化的图像。然而,尽管这些模型从文本生成图像的效果令人印象深刻,但它们往往无法提供精确的控制、可编辑性和一致性 —— 而这些特性对于实际应用至关重要。
360 度场景生成是计算机视觉的重要任务,主流方法主要可分为两类,一类利用图像扩散模型分别生成 360 度场景的多个视角。由于图像扩散模型缺乏场景全局结构的先验知识,这类方法无法有效生成多样的 360 度视角,导致场景内主要的目标被多次重复生成,如图 1 的床和雕塑。
ICLR 全称为国际学习表征会议(International Conference on Learning Representations),今年举办的是第十二届,于 5 月 7 日至 11 日在奥地利维也纳展览会议中心举办。
针对图像编辑中的扩散模型,中科院联合Adobe和苹果公司的研究人员发布了一篇重磅综述。