Apr, 2024

通过可控潜在扩散实现同义重述生成的强制执行

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TL;DR本文提出一种名为 LDP 的新型模型，即 extit {L} atent extit {D} iffusion extit {P} araphraser，用于生成改写句，通过建模可控的扩散过程，并在学习到的潜在空间中实现了更高的生成效率和改写质量，它仅使用输入片段以确保改写语义，并不需要外部特征，在实验中显示 LDP 相较于基线方法，实现了改进和多样的改写生成，并对其他类似文本生成和领域适应的任务也具有帮助。
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发现论文，激发创造
  • 混合潜在扩散

    本研究介绍了一种基于文本的图像编辑方法，利用最新的扩散模型对一些基于文本主题的地方图像进行编辑，通过结合扩散模型的速度和 Blended Diffusion，提高了编辑的效率，并通过优化方法来解决扩散模型无法完美重建图像的问题，实现了比当前方法更高的精度和速度

    Jun, 2022

  • Diffusion-LM 提升可控文本生成能力

    本研究提出了一种基于连续扩散的非自回归语言模型 Diffusion-LM，在语言生成的过程中能够通过简单的基于梯度的算法实现复杂的可控生成任务，并成功地应用在六个难度较大的细粒度控制任务之中，表现出优秀的性能。

    May, 2022

  • 语言生成的潜在扩散

    该研究论文讨论了扩散模型在离散领域（如语言）的应用，提出将扩散模型作为基于预训练语言模型的生成算法的辅助方法，并通过在预训练的编码器 - 解码器模型的潜在空间中学习连续的潜在扩散模型，演示了其在从数据分布中生成文本方面的有效性。最终提出的潜在扩散模型不仅在生成新颖文本方面优于强有力的自回归基线，还支持可控的生成。

    Dec, 2022

  • DiffusionDialog：擴散模型用於具有潛在空間的多樣對話生成

    DiffusionDialog 是一种新的方法，通过引入扩散模型来增强对话生成的多样性。在该方法中，我们将连续潜变量引入扩散模型，通过与编码器结合，将响应的潜在表示编码为连续空间的先验，并通过扩散模型逐步去噪来推断潜变量。实验结果表明，我们的模型在保持连贯性的同时极大地增强了对话回应的多样性。此外，进一步的分析发现我们的扩散模型实现了高效的推断，这是在自然语言处理中应用扩散模型的主要挑战。

    Apr, 2024

  • 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

  • 使用潜变量扩散模型进行高分辨率视频合成的对齐

    该研究将 LDM 范例应用于高分辨率视频生成中，利用图像生成器实现视频生成，利用时间维度对视频超分辨率模型进行精细调整，验证其在真实驾驶视频上的表现，且可将 LDM 应用于文本到视频模型中。

    Apr, 2023

  • 自我发现可解释的扩散潜在方向用于负责任的文本到图像生成

    通过自监督方法找到可解释的潜在方向，提出了一种简单的方法来缓解不合适的图像生成。进行了广泛实验证明了缓解方法的有效性，特别是对于公平生成、安全生成和负责任的文本增强生成。

    Nov, 2023

  • 循环去噪：用于文本到视频生成的迭代式去噪

    通过复用和扩散的框架 VidRD，使用潜在扩散模型（LDM）和自编码器实现文本到视频生成，获得了良好的定量和定性结果。

    Sep, 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

  • 增强扩散模型的可控性

    该研究使用基于 GAN latent space 的技术和生成式扩散模型，通过条件输入的两个 latent codes（空间内容掩码和扁平化样式嵌入）对其生成进行控制，从而实现图像的有效操控和转化。

    Feb, 2023