dalle2：hierarchical text-conditional image generation with clip

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分类专栏： 图像视频生成大模型 文章标签： 人工智能 深度学习
于 2022-08-04 17:46:32 首次发布
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DALL·E 2结合了CLIP的鲁棒性和扩散模型的高保真度与多样性，通过两阶段显式图像生成过程，实现了文本到图像的精确合成。该模型训练包括一个先验模型和一个解码器模型，两者都是扩散模型，且分别独立训练。在解码过程中，利用Classifier-Free Guidance和CLIP的指导来优化生成效果。

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DALL·E 2【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili更多论文：https://github.com/mli/paper-reading, 视频播放量 30350、弹幕量 256、点赞数 1767、投硬币枚数 1318、收藏人数 751、转发人数 344, 视频作者 跟李沐学AI, 作者简介 ，相关视频：博一研究生 求偶视频，如何做好文献阅读及笔记整理，在线求偶｜26岁985副教授，开组会时，师兄SCI见刊了，生成对抗网络GAN开山之作论文精读，GAN论文逐段精读【论文精读】，对比学习论文综述【论文精读】，01 机器学习编译概述 【MLC-机器学习编译中文版】，导师对不起，您评院士的事可能得缓缓了，【精读AI论文】知识蒸馏

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Dalle2及其源码解读
qq_52053775的博客
04-18 472
DALL-E 2是OpenAI推出的一款强大的文本到图像的生成模型，DALL-E 2主要基于CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）模型和diffusion模型来实现文本生成图像的功能。
DALLE 2原理与代码实例讲解
最新发布
AI智能涌现深度研究
01-07 905
DALL-E 2, 扩散模型, 图像生成, 计算机视觉, 深度学习, Transformer, CLIP 1. 背景介绍 近年来，人工智能领域取得了令人瞩目的进展，其中生成式模型在图像、文本、音频等多模态领域的应用尤为突出。DALL-E 2，由OpenAI开发的文本到图像生成模型，凭
论文笔记：DALL-E2：Hierarchical Text-ConditionalImage Generation with CLIP Latents详解
zcyzcyjava的博客
09-20 6337
对这张图的一点理解： 首先虚线上面是一个clip，这个clip是提前训练好的，在dalle2的训练期间不会再去训练clip，是个权重锁死的，在dalle2的训练时，输入也是一对数据，一个文本对及其对应的图像，首先输入一个文本，经过clip的文本编码模块（bert，clip对图像使用vit，对text使用bert进行编码，clip是基本的对比学习，两个模态的编码很重要，模态编码之后直接余弦求相似度了），再输入一个图像，经过clip的图像编码模块，产生了图像的vector，这个图像vector其实是gt。
DALLE2
zj71hmvx的博客
05-09 4663
github库的DALLE2基于OPENAI和pytorch实现 以前学习强化学习的时候接触过一点点OPENAI但是没怎么深入学习 有用到CLIP模型和Unet模型 好 然后并不知道CLIP模型是个啥hhh所以先挖坑吧先去学一手CLIP模型
dalle2介绍
qq_46039512的博客
04-14 824
生成器网络负责从随机噪声中生成图像，而判别器网络则负责判断生成的图像是真实的还是伪造的。通过不断迭代训练，生成器网络学习如何生成更加逼真的图像，而判别器网络则学习如何判断图像的真实性。它可以生成更加逼真的图像，并且能够生成不同风格和主题的图像。它采用了一个称为"敌对生成网络"（GAN）的框架，其中包含一个生成器网络和一个判别器网络。总之，dalle2是一个基于强化学习的图像生成模型，能够生成高质量、多样化的图像。dalle2是一个基于强化学习的图像生成模型，是dalle模型的改进版本。
DALLE·2（Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents）
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weixin_45104951的博客
09-15 1万+
CLIP已经能够学习到很稳健的特征，比如语义semantics和风格style，如果只是拿来做分类就很可惜，如果能拿来做图像生成任务。两个阶段prior和decode。
【论文精读】DALLE2: Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents
weixin_47748259的博客
03-04 3220
DALLE2是可以根据文本描述去生成这种原创性的真实的图片，DALLE2学习了图片文本中的特征，可以任意的组合这些概念、属性、风格。DALLE2也可以根据文本对已有的图片进行编辑和修改，可以任意添加或者移除现在图片里的物品，甚至可以把阴影、光的反射、物体的纹理全部考虑在内。对比学习的方法比如CLIP模型已经可以学习到很稳健的图像特征，不仅能捕获到语义信息，还能捕获到图像的风格信息。（可以考虑用这些表示来生成图像）prior先验模型：根据给定的文本描述生成类似于CLIP的图像特征（图像嵌入）
DALL-E 2: Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents
u013308709的博客
12-24 997
参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/639249327。
可控图像生成 unCLIP: Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents（DALLE2）
qq_50848391的博客
10-30 765
虽然解码器可以反转 CLIP 图像嵌入ziz_izi​以生成图像xxx，但我们需要一个先验模型，从标题yyy生成ziz_izi​，以便从文本字幕生成图像。自回归 (AR) 先验：将 CLIP 图像嵌入ziz_izi​转换为离散代码序列，并以标题yyy为条件进行自回归预测。扩散先验： 连续向量ziz_izi​直接使用高斯扩散模型建模，以字幕yyy为条件。我们可以将 CLIP 文本embeddingztz_tzt​。
深度学习-Hierarchical Text-Conditional.pptx
11-15
深度学习-Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents Hierarchical Text-Conditional Image Generation是深度学习领域中的一种基于CLIP特征的文本生成图像模型。该模型由CLIP和扩散模型...
CLIP驱动：DALL-E 2的文本到图像生成新境界
xziyuan的博客
07-26 485
类似CLIP的对比模型已经被证明可以学习图像语义和风格稳健的图像表征。给定文本标题生成CLIP图像embedding。2.decoder：以图像embedding为条件生成图像。作者表明，明确地生成图像表征提高了图像的多样性，在逼真度和标题的相似度方面损失最小。作者以图像表征为条件的解码器也能产生图像的变化，保留其语义和风格，同时改变图像表征中不存在的非必要细节。此外，CLIP的联合嵌入空间使语言指导下的图像操作能够以zreo-shot的方式进行。
dalle-开源
05-01
该项目旨在构建一套实用程序，以处理各种格式的分割文件。 目前支持的格式有：hacha（1,2和pro），kamaleon（1和2），Astrotite，伪装，FileSplit，SplitFile ...
DALL·E 2（内含扩散模型介绍）【论文精读】Hierarchical Text-ConditionalImage Generation with CLIP Latents
云淡风轻_的博客
11-13 1870
大家好，今天我们就一起来看一下两个月之前 OpenAI 刚放出来的一篇力作。DALL·E 2是 OpenAI 一系列文本图像生成工作的最新一篇。去年 1 月份他们先推出了Dolly，然后在年底的时候又推出了glide。然后现在 4 月份刚推出了 DALL·E 2 一出来其实网友就已经炸开了锅。我记得那两天的 Twitter 上或者说 Instagram 上到处都是DALL·E 2生成的图片，所有的论坛上基本都被DALL·E 2刷屏了。虽然网上有很多很好玩的很新奇的生成了一些图片。
DALL·E 2 论文阅读笔记
Iron_lyk Blog
03-11 6703
DALL-E 2 论文阅读笔记。图像生成、AE、VAE、VQ-VAE、DALL-E、Diffusion model
DALLE2论文解读及实现(一)
weixin_42529756的博客
08-06 1563
DALLE2:Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents,论文解读。主要使用CLIP和Diffusion模型
Openai神作Dalle2理论和代码复现
Allen_人工智能与大数据
08-16 1万+
Openai神作Dalle2理论和代码复现
大模型 Dalle2 学习三部曲（一）Latent Diffusion Models学习
qjzcy的博客
09-04 1577
引言大获成功，但是它的短板也很明显，需要大量的计算资源，并且推理速度比较慢。如何才能提升Diffusion model的计算效率。业界有各种各样的改进，无疑Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，LDMs）是比较成功的一篇，那就来学习一下LDMS是怎么做的吧论文贡献1，与基于变换的方法相比，论文的方法在处理更高维度数据，可以高效地应用于高分辨率图像的合成，具体措施如下）使用潜在空间进行训练：作者在隐空间而不是像素空间上训练扩散模型。
深度学习系列38：Dalle2模型
kittyzc的博客
06-07 8515
diffusion模型从原始图片出发增加噪声，然后再尝试重建
2023深度学习框架对比：DALLE2-pytorch-main详解
资源摘要信息:"该资源是一个包含了DALLE2-pytorch-main项目最新版本（截至2023年3月29日）的压缩文件。DALLE2-pytorch-main项目是一个基于PyTorch框架的深度学习模型，专注于通过对比学习方法解决一维序列数据的生成...
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