Nov, 2022

DreamArtist: 通过对比度提示调整实现可控的一次性文本到图像生成

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TL;DRDreamArtist 是一种简单有效的方法，采用正负 prompt-tuning 学习策略，在保持生成可控性的同时生成多样化高质量图片，相比现有方法具有更出色的生成表现。
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发现论文，激发创造
  • ARTIST: 复杂文本图像生成的解耦改进

    通过引入一个专门关注文本学习的新框架 ARTIST，有助于提升扩散模型在生成富文本图像时的文本渲染能力，并利用预训练的大型语言模型来解释用户意图，提高生成质量。在 MARIO-Eval 基准测试上的实证结果表明，该方法在各种度量标准上的性能提升达到了 15%。

    Jun, 2024

  • 使用扩散模型进行文本驱动图像编辑的 Prompt Tuning Inversion

    本文提出了一种基于 Prompt Tuning Inversion 的精确快速反演技术，用于文本驱动的图像编辑，能够在保留输入图像高准确度的同时进行灵活的编辑，实验证明该方法在 ImageNet 数据集上的表现优于现有技术。

    May, 2023

  • 基于文本的图像到图像翻译的即插即用扩散特征

    研究使用空间特征和自我关注来实现生成图片结构的微调，并将其用于文本到图像合成中，从而实现图像到图像转换。

    Nov, 2022

  • 带有检索增强扩散模型的文本引导艺术图片生成

    通过检索增强的扩散模型，我们提出了一种替代性方法，改进了生成图像合成技术，优于基于文本提示的视觉样式规定。

    Jul, 2022

  • 快速个性化的文本到图像合成与注意力注入

    我们提出了一种有效且快速的方法，可在不进行任何微调的情况下生成个性化图像，并保持扩散模型内在的文本到图像生成能力。通过操作原始扩散模型的交叉注意力和自注意力层，将自定义概念合并到生成图像中，以生成与文本描述相匹配的个性化图像。综合实验突出了我们方法的优越性。

    Mar, 2024

  • BeautifulPrompt: 文本到图像合成的自动提示工程化

    我们提出了 BeautifulPrompt，这是一个深度生成模型，可以从非常简单的原始描述中生成高质量的提示，从而使基于扩散模型生成更美丽的图像。我们使用视觉 AI 反馈的强化学习技术来进一步优化模型，以提高生成的提示和图像的质量，并将 BeautifulPrompt 集成到云原生 AI 平台，提供更好的云端文本到图像生成服务。

    Nov, 2023

  • 寻找咒语：通过提示工程实现精确的文本到图像扩散合成

    通过 prompt 学习，我们提出了一种学习扩散模型适当文本描述的框架，通过利用预训练扩散模型导出的质量指导和语义指导，我们的方法可以有效地学习提示，从而提高输入文本和生成图像之间的匹配。通过广泛的实验和分析，验证了所提方法的有效性。

    Jan, 2024

  • DreamStyler：使用文本到图像扩散模型进行风格反演的绘画

    DreamStyler 是一种新的框架，用于艺术图像合成，具备文本到图像合成和风格转换的能力，通过多阶段的文本嵌入和上下文感知的文本提示来优化图像质量，并具备适应一系列风格参考的灵活性，实验证明其在多种场景下的卓越性能，显示出在艺术产品创作方面的潜在优势。

    Sep, 2023

  • DreamWalk: 使用扩散引导的风格空间探索

    通过分解文本提示为概念元素，并在单个扩散过程中应用单独的指导项，我们可以提供对风格和内容的细粒度控制，同时不需要微调扩散模型的内部层或操纵其神经网络。

    Apr, 2024

  • 生成式迁移学习的视觉提示调整

    本文探讨了基于视觉转换器（vision transformers）进行生成性知识转移的方法，通过引入可学习的提醒（prompt）标记和设计，成功地实现了良好的图像生成质量和知识转移。

    Oct, 2022