text-to-image diffusion | BriefGPT

关键词text-to-image diffusion

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MoA: 个性化图像生成中的主题 - 上下文分离的注意力混合
我们提出了一种新的用于个性化文本到图像扩散模型的架构，称为混合关注机制（MoA）。MoA 通过将生成工作负载分配给个性化分支和非个性化先验分支两个注意力路径来分布生成负载。
PDF3 months ago
扩散镜：在文本到图像处理过程中解释文本编码器
我们提出了扩散镜，一种用于分析 T2I 模型中的文本编码器的方法，通过从其中间表示生成图像。通过扩散镜，我们对两个最近的 T2I 模型进行了广泛分析。我们发现，描述多个对象的复杂场景相对简单的场景被逐步且更慢地生成；我们还发现，表示不常见概
PDF4 months ago
X-Adapter：增加插件对升级扩散模型的通用兼容性
通过使用 X-Adapter，我们成功实现了升级后的文本到图像扩散模型（如 SDXL）与预训练的即插即用模块（如 ControlNet、LoRA）直接配合工作，无需进一步的重新训练。我们通过训练额外的网络来控制冻结的升级模型，使用新的文本
PDF7 months ago
HumanRef: 通过参考引导扩散进行的单张图像到三维人体生成
使用单个参考图像生成 3D 人体模型是具有挑战性的，本文提出了一种从单视角输入生成 3D 人体模型的框架 HumanRef，通过引入参考引导评分蒸馏采样（Ref-SDS）方法有效地将图像指导纳入生成过程，实现了生成具有精细几何结构、逼真纹理
PDF7 months ago
DreamAvatar: 基于扩散模型的文本和形状指导下的 3D 人体化身生成
DreamAvatar 是一个生成高质量、可控制姿态的 3D 人类头像的框架，它使用了可训练的 NeRF 生成 3D 点密度和颜色特征以及预先训练的文本到图像扩散模型提供 2D 自监督。通过 SMPL 模型提供粗略的姿势和形状指导生成，并引
PDFa year ago