text-driven diffusion models | BriefGPT

关键词text-driven diffusion models

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基于扩散模型的源提示解缠的图像可编辑性增强
使用文本驱动扩散模型改进图像编辑性能，通过源提示的逆变将原始图像转化为与目标文本提示无关的潜在噪声代码，实现图像编辑的可操作性。
PDF4 months ago
基于文本的图像处理方法：语义与恢复指导
开发了一个基于文本的图像处理框架（TIP），可以通过自然语言作为用户友好界面来控制图像恢复过程，并通过语言的定量规范实现细粒度的指导，以达到更好的恢复性能。
PDF7 months ago
ICCVStableVideo: 基于文本的一致性感知扩散视频编辑
通过引入时态依赖于现有的文本驱动扩散模型，使其能够生成一致的编辑对象外观，我们解决了扩散模型在自然视频编辑中编辑现有对象时难以保持其外观随时间稳定的问题。通过开发一种新颖的帧间传播机制，利用分层表示的概念将相邻帧的外观信息传播到下一帧，并基
PDFa year ago
ICCVTF-ICON: 基于扩散的无需训练的跨领域图像合成
TF-ICON 是一种新颖的无需训练的图像合成框架，通过利用文本驱动的扩散模型实现跨领域的图像引导组合，并引入了异常提示符来准确地将真实图像反转为潜在表示，基于此进行图像合成，实验结果显示 TF-ICON 在多种数据集上优于先前的方法。
PDFa year ago
ControlVideo: 无需训练的可控文本到视频生成
ControlVideo 是一种基于文本驱动扩散模型的、无需训练即可完成自然高效文本到视频生成，使用三个模块实现外观协调、帧插值以及分层采样，能够在轻松几分钟之内生成高质量的短视频和长视频。
PDFa year ago