stable diffusion model | BriefGPT

关键词stable diffusion model

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A-SDM：加速稳定扩散通过模型组装和特征继承策略
通过模型组装策略重构轻量级模型，以及通过特征继承策略加快 SDM 生成速度。
PDFa month ago
SeFi-IDE：面向个性化扩散生成的语义保真身份嵌入
本文通过面部区域适应和语义保真令牌优化的两个角度，将准确和语义保真的 ID 嵌入到稳定扩散模型中，以实现个性化生成，并通过实验证明与以前的方法相比，我们的结果在 ID 准确性和操作能力方面表现出更卓越的能力。
PDF5 months ago
A-SDM: 通过冗余消除和性能优化加速稳定扩散
通过模型架构调整、冗余剪枝、全局 - 局部交互注意机制和语义感知监督等方法，本研究提出了一种有效训练轻量级模型、并在有限资源下提高模型速度的方法。
PDF6 months ago
RS-Corrector：纠正潜在扩散模型中的种族刻板印象
近期的基于文本条件的图像生成模型在高视觉质量下展示了多样性和创造性的能力。然而，当在从互联网随机收集的数十亿大小的数据集上进行预训练时，这些模型倾向于对特定种族群体产生共同和重复的刻板印象。本文通过对公开可用的稳定扩散模型及其派生模型进行初
PDF7 months ago
ICCVBoxDiff: 无训练的边界约束扩散下的文本生成图像合成
基于文本到图像扩散模型的综合方法，以用户提供的空间条件为基础并融入空间约束，可以合成高保真度和多样性覆盖的图像。
PDFa year ago
使用扩散模型进行蒸馏与回放的类增量学习
本文提出采用预训练稳定扩散模型作为增量学习的额外数据源，并证明其可以进一步提高现有最先进的大规模数据集类增量学习方法的性能。
PDFa year ago
用于文本到图像扩散模型中用户归因和指纹识别的权重调节
本文提出了一种新的模型指纹技术，将唯一标识符印刷到生成内容中，以追溯图像的生成者，即模型的责任人，并在不影响生成内容质量的情况下，在 Text-to-Image（T2I）任务中将微调纳入其中；通过对 Stable Diffusion 模型进
PDFa year ago
具有可视、语义、样本特异性和兼容触发器的强韧后门攻击
本文提出了一种名为 VSSC-trigger 的嵌入稳定扩散模型的新方法，使用文本触发器和良性图像生成对比度适当的图像，并解决了之前的不可见触发器在实际运用时出现的可见扭曲问题。
PDFa year ago
使用文本 - 图像生成模型进行图像字幕的数据筛选
通过数据修剪的两种方法改进图像字幕生成，一种假设应该避免一些样本，另一种假设通过替换图像，使用最先进的 Stable Diffusion 模型，这些方法在 BLIP 模型上 MS COCO 和 Flickr30 k 中进行了评估。我们的方法
PDFa year ago
无需训练的位置感知文本到图像合成
本文提出了一种新的交互式图像生成方案，以定位细粒度为目标，评价了生成模型控制位置的能力，并在图像质量和控制能力方面均表现出超过最先进方法的效果。
PDFa year ago
Attend-and-Excite: 基于注意力的文本到图像扩散模型的语义引导
本文通过分析现有的文本到图像生成模型，发现它们可能存在的主体遗漏及属性捆绑问题，通过介绍 “生成语义护理”（GSN）的概念和基于注意力机制的 Attend-and-Excite 方法，可以在推理过程中实时干预生成过程，大大提高所生成图像的真
PDFa year ago
扩散艺术还是数码伪造？探究扩散模型中数据复制
本文研究了图像检索框架，让我们能够比较生成的图像与训练样本，并检测什么时候复制了内容。我们使用这个框架分析了多个数据集上训练的扩散模型，包括牛津花卉，Celeb-A，ImageNet 和 LAION，讨论了训练集大小等因素对内容复制率的影响
PDF2 years ago
薛定谔的蝙蝠：扩散模型有时会在叠加态中生成多义词
本文使用类似稳定扩散模型 (Stable Diffusion model) 和 CLIP 编码器来解释文本到图像扩散模型在生成带有多重意义词汇的描述时所展现的奇特行为，两种方法均为通过对词汇向量的线性变化使生成的图像更加明确地反映所需的含义
PDF2 years ago
将预训练的视觉语言基础模型应用于医学图像领域
本研究旨在将大型预训练基础模型的表现能力扩展到特定的医疗概念中，通过研究 Stable Diffusion 模型的子组件，进而生成医学影像，并通过定量和定性的方法对模型效果进行评估。
PDF2 years ago