Jul, 2023

个性化扩散模型的迭代反馈

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 使用扩散模型进行无偏面部合成：我们已经达到目标了吗？

    利用定性和定量指标以及用户研究，本论文主要研究了生成模型在面部图像生成中的有效性和不足之处，并提出了一个框架来审核生成的面部图像的特征。通过对最先进的文本到图像扩散模型生成的面部进行应用，我们发现面部图像生成存在的限制包括对文本提示的忠实度、人口统计不平衡和分布偏移。此外，我们还提出了一种分析模型，以了解训练数据选择如何影响生成模型的性能。

    Sep, 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

  • 使用扩散模型进行受控训练数据生成

    这项研究提出了一种利用反馈机制来控制文本到图像生成模型，以生成对监督学习特别有用的训练数据的方法，并且通过引入指导目标分布的反馈机制，演示了该方法在不同任务、数据集和架构上相对于开环方法的有效性。

    Mar, 2024

  • FashionSD-X: 多模态时尚服装合成基于潜在扩散

    这篇研究论文介绍了一种新颖的生成性流程，通过使用潜在扩散模型改变了时尚设计过程，利用 ControlNet 和 LoRA 微调生成高质量图像，从文本和草图等多模态输入生成。我们结合草图数据，对包括 Multimodal Dress Code 和 VITON-HD 在内的最先进的虚拟试穿数据集进行了整合和增强。通过使用 FID、CLIP 评分和 KID 等指标进行评估，我们的模型明显优于传统稳定扩散模型。结果不仅突显了我们模型在生成符合时尚要求的输出方面的效果，也凸显了扩散模型在改革时尚设计工作流程中的潜力。这项研究为时尚设计和表达领域提供了更具互动性、个性化和技术丰富的方法，弥合了创意愿景与实际应用之间的差距。

    Apr, 2024

  • 利用人类反馈对齐文本与图像模型

    本文介绍了一种 Fine-Tuning 方法，使用人类反馈对齐文本到图像的 Deep generative model，通过分析设计选择平衡对齐 - 准确性的权衡，最终通过奖励加权似然优化，使得生成的对象更准确地反映了指定颜色、数量和背景等特征。结果表明，利用人类反馈可以显著改善文本到图像的 Deep generative model 的性能。

    Feb, 2023

  • 使用潜在扩散模型进行高保真度的图像合成引导

    本文提出了一种新的引导图像合成框架，该框架通过将输出图像建模为受约束优化问题的解决方案来解决领域偏移问题。同时，本文还展示了通过定义基于交叉注意力的输入文本符号和用户笔画之间的对应关系，用户可以在不需要任何条件训练或微调的情况下控制不同绘制区域的语义。

    Nov, 2022

  • 公平扩散：教导文本到图像生成模型公平性

    通过一项称为公平扩散的新策略，无需数据筛选和额外培训，即可在没有任何偏见的情况下指导生成模型的公平性和防止其加重偏见。

    Feb, 2023

  • 文本图像指导的扩散模型用于生成深度伪造的名人互动

    通过改进扩散模型以生成可控高质量的深度伪造图像，并使用 Dreambooth 训练提供更真实和个性化的输出图像，该研究展示了以惊人的逼真度创建虚假的视觉内容，并可作为权力政治人物会面的可信证据。

    Sep, 2023

  • 艺术生成的扩散式创意探索

    利用最新的扩散模型生成创意艺术，通过将文本文档与粗略草图作为辅助信息进行模型训练，取得了令人满意的实验结果。

    Jul, 2023