文生图模型

Meta推出新型框架OPT2I，它旨在通过优化文本提示（prompt）来提高文本到图像（T2I）生成模型的图像与输入提示的一致性。尽管现有的T2I模型能够生成高质量和逼真的图像，但它们在确保生成的图像...

来自特拉维夫大学和Snap的研究人员推出Bounded Attention，它旨在解决文生图模型在生成包含多个主题（subjects）的图像时遇到的挑战。这些模型通常难以准确地捕捉到复杂输入提示中的意...

来自哈尔滨大学和清华大学的研究团队推出VideoElevator，利用文生图模型来增强文生视频的质量和细节，这个过程是无需训练的，可以直接插入现有的模型中使用，还能利用文生图模型来实现风格迁移，非常方...

SPIN-Diffusion是一种新型文生图模型的微调算法。这个算法特别适用于那些只有单个图像与文本提示（prompt）相关联的数据集，它通过一种自我博弈（self-play）的机制，让模型不断地与自...

威斯康星大学麦迪逊分校、哥伦比亚大学和微软的研究人员推出的GLIGEN模型，用于将Stable Diffusion模型扩展为可定制的模型。这个模型的核心目标是让计算机能够根据文本描述生成图像，并且能够...

谷歌的研究团队推出了新的文生图模型MobileDiffusion，它能够在手机上几乎瞬间（亚秒级）生成高质量的图片。该模型在架构和采样技术方面进行广泛优化，在iPhone 15 Pro上，Mobile...