Nov, 2023

控制样式：使用扩散先验生成基于文本的风格化图像

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TL;DR提出了一种新的任务，文本驱动的风格化图像生成，以进一步增强内容创造中的可编辑性，通过升级经过训练的文本到图像模型与可训练的调制网络，同时引入扩散样式和内容正则化，实现了高质量的风格化文本到图像生成。
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发现论文，激发创造
  • 可控生成的文本 - 图像扩散模型：一份综述

    在控制生成方面与文本到图像扩散模型的研究领域，通过调查文献并总结了控制性生成，包括基本概念和实践研究。

    Mar, 2024

  • 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

  • 采用基于扩散的语言模型实现细粒度文本风格转换

    本文研究了基于扩散概率模型的语言模型在细粒度文本风格转换的任务上的应用，并证明了这种模型不仅可以在没有预训练权重、外部嵌入和语法解析器的情况下进行训练，而且在数据资源有限的情况下也能取得优异的效果。

    May, 2023

  • 通过语义扩散引导使图像合成更加可控

    该研究探讨了图像合成模型的细粒度、连续控制，提出了一种新的语义扩散引导统一框架，可以注入预训练的无条件扩散模型的语言或图像指导，并在 FFHQ 和 LSUN 数据集上进行了实验。

    Dec, 2021

  • 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

  • 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

  • 基于扩散模型的个性化文本图像生成

    本文旨在提高高质量图像的合成与精确文字自定义，为图像生成模型的进步做出贡献。我们提出的方法名为 CustomText，利用预训练的 TextDiffuser 模型实现对字体颜色、背景和类型的控制。为了解决小字体渲染的挑战，我们训练了 ControlNet 模型用于一致性解码，从而显著提高了文字生成性能。我们通过与先前的文本图像生成方法在公开可用的 CTW-1500 数据集和自编数据集上的比较评估了 CustomText 的性能，并展示出优越的结果。

    May, 2024

  • FreeStyle：使用扩散模型进行文本引导的风格转换的免费午餐

    本文介绍了一种创新的基于预训练大型扩散模型的风格转换方法 FreeStyle，无需进一步优化，通过对所需风格的文本描述，实现风格转换，并且实验结果表明了其在不同内容图像和风格文本提示下的高质量综合和保真度。

    Jan, 2024

  • 扩散色彩：带文本引导的图像上色

    使用图像扩散技术和细粒度文本提示的新型图像上色框架，实现了既语义合适又能提高用户对上色过程控制水平的上色输出，通过预训练的生成扩散模型进行微调并评估颜色鲜艳度，适用于颜色增强和历史图像上色。

    Dec, 2023

  • 使用现成的扩散模型生成印刷文本

    该研究提出了一种排版文本生成系统，结合了扩散模型的控制方法和混合潜在扩散模型，实现了在排版设计上添加和修改文本，并指定字体风格、颜色和文本效果。通过合适的边缘条件，该系统能够生成指定字体的文本，同时应用提前设定的效果，如阴影和倒影，成功地将文本添加和修改在预设的背景上，保持整体的一致性。

    Feb, 2024