文生图模型

索尼 AI和加州大学河滨分校的研究人员推出了一种低成本训练大规模文本到图像（Text-to-Image, T2I）扩散模型的方法micro_diffusion 。该方法通过创新的“延迟掩码”（defe...

现有的文本到图像（T2I）扩散模型虽然在生成高质量图像方面表现出色，但面临着几个关键挑战： 模型尺寸大：许多先进的T2I模型包含数十亿个参数，导致存储和部署成本高昂。 运行时间慢：生成高分辨率图像通常...

卡内基梅隆大学、Adob​​e 研究和加州大学伯克利分校的研究人员发布论文，论文的主题是关于文本到图像模型的数据归因（Data Attribution for Text-to-Image Models...

大型生成模型（如大语言模型LLMs和文本到图像扩散模型T2Is）的能力不断增强，但其日益广泛的部署也引发了对可靠性和安全性的担忧。为了解决这些问题，研究人员提出了通过引导模型激活来控制模型生成的方法，...

韩国科学技术研究院推出新型文本到图像生成技术GrounDiT（GROUNDIT），它通过利用DiT实现了无需训练的空间定位能力，用于在文本到图像生成中实现更精细的用户控制。这项技术特别关注于在图像生成...

场景图提供了一种结构化、层次化的图像表示方式，其中节点和边分别代表图像中的对象及其相互关系。这种方式不仅能够帮助用户更直观地理解图像内容，还能作为图像编辑的有效接口，极大提升了编辑工作的准确性和灵活性...

近年来，生成模型在生成高质量图像方面取得了显著进展，但大多数模型依赖于专有的高质量数据集，并且有些模型保留了其参数，只提供可访问的应用程序编程接口（APIs）。这限制了这些模型在下游任务中的应用。为了...

文生图模型的快速发展使它们能够从给定的文本生成前所未有的结果。然而，随着文本输入变长，现有的编码方法如 CLIP 面临限制，并且将生成的图像与长文本对齐变得具有挑战性。为了解决这些问题，香港大学、新加...

在视觉领域，自回归模型的扩展并没有像在大语言模型中那样取得显著的成功。为了探索这一问题，Google DeepMind 和麻省理工学院的研究人员进行了一项研究，重点探讨了两个关键因素：模型是使用离散还...

罗切斯特大学、普渡大学、延世大学、腾讯 AI 实验室和华盛顿大学的研究人员推出半策略偏好优化方法SePPO，用于优化和微调扩散模型（如用于生成图像的模型），使其更好地符合人类的审美和偏好，而无需依赖外...

Playground正式发布最新文生图模型Playground v2.5，此模型提升了图像的美学质量，特别强调颜色和对比度的增强、改进了多纵横比图像生成，可以生成各种比例图像以及人像细节的提升。 官网...

韩国科学技术院推出一种针对文本到图像模型的一次性个性化定制技术TextBoost，这种方法使用单个参考图像，通过微调文本编码器，来生成与文本提示相匹配的定制化图像。例如，你想要通过一段描述来生成一张图...