Jun, 2023

扩展 GUI 原型设计的扩散模型

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TL;DR本文提出了一种利用 Stable Diffusion 生成移动 UI 界面的方法，从而通过文本描述和 UI 组件来提高 GUI 原型设计的效率和速度。
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发现论文，激发创造
  • 基于无条件扩散模型的实时文本驱动图像操作

    该论文研究了基于扩散模型的无条件文本驱动图像编辑方法的效率，并开发了一种新算法，可以快速学习和应用图像操作，从而提高实现应用的潜力。

    Apr, 2023

  • 用扩散模型生成纺织图案

    本研究使用 fine-tuned 的 diffusion model 结合 AI 模型通过文本指导来生成纺织花样，并且在视觉和数值上与基准模型进行了比较，证明了该模型在纺织花样生成方面具有更好的质量和效率，并有望在纺织行业中简化设计过程。

    Apr, 2023

  • 使用定制扩散模型进行文本引导的图像编辑

    该研究提出了一种名为 Custom-Edit 的文本导向图像编辑方法，使用少量参考图像进行模型自定义，可以显著提高引用相似性同时保持源相似性，适用于各种数据集。

    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

  • 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

  • MobileDiffusion：移动设备上的次秒级文本到图像生成

    通过在架构和采样技术上进行广泛优化，我们提出了一种高效的 MobileDiffusion 文本到图像扩散模型，它在移动设备上实现了显著的亚秒级图像生成推断速度，创立了新的技术水平。

    Nov, 2023

  • 个性化扩散模型的迭代反馈

    这项研究探讨了将人类反馈纳入基于扩散的文本到图像模型生成过程中的策略，提出了一种适用于广泛扩散模型的无需训练的方法，利用自注意力层来在扩散过程中给出一组反馈图像条件。通过详尽分析显示，通过多轮迭代反馈，生成结果得到改善，隐含地优化任意用户偏好，并且这些发现的潜在应用范围延伸到个性化内容创作和定制领域。

    Jul, 2023

  • 生成 AI 中的文本与图像扩散模型：一项调查

    本文综述了文本到图像扩散模型的发展现状及其在生成任务中的应用；此外，介绍了文本条件下图像合成、文本引导的创意生成和图像编辑，并探讨了当前的挑战和未来方向。

    Mar, 2023

  • GLIDE: 基于文本引导扩散模型的逼真图像生成和编辑

    本研究探讨了扩散模型在文本条件下生成图像的问题，并比较了不同的指导策略：CLIP 指导和无分类器指导。 结果发现对于照片逼真度和字幕相似性，后者更受人类评估人员的青睐，还可以进行图像修复。

    Dec, 2021

  • 即插即用扩散蒸馏

    我们提出了一种新的蒸馏方法，可以减少迭代计算过程中无需分类器指导的扩散模型的推理计算时间，并且只需要基础模型的 1％的可训练参数，同时还能维持生成图像的视觉逼真度。

    Jun, 2024