OpenAI文本生成图像新模型GLIDE

最新推荐文章于 2025-03-15 19:14:45 发布
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生成式人工智能 - 使用稳定扩散模型创建图像
学以致用 知行合一
06-01 941
文本到图像生成是机器学习 （ML） 模型从文本描述生成图像的任务。目标是生成与描述非常匹配的图像，捕捉文本的细节和细微差别。这项任务具有挑战性，因为它要求模型理解文本的语义和语法，并生成逼真的图像。文本到图像生成在 AI 摄影、概念艺术、建筑建筑、时尚、视频游戏、平面设计等方面有许多实际应用。稳定扩散是一种文本到图像的模式，能够在几秒钟内创作出令人惊叹的艺术效果。这是一个速度和质量的突破，意味着它可以在消费者级别GPU上运行。
OpenAI 3D 模型生成器Point-E极速体验
duoshehuan6005的博客
12-21 2475
Point-E 中的 E 是「效率」的缩写，表示其比以前的 3D 对象生成方法更快。不过从计算的角度来看，点云更容易合成，但它们无法捕获对象的细粒度形状或纹理 ------ 这是目前 Point-E 的一个关键限制。Point-E 通过 30 亿参数的 GLIDE 模型生成综合视图渲染，内容被馈送到图像到 3D 模型，通过一系列扩散模型运行生成的图像，以创建初始图像的 3D RGB 点云 ------ 先生成粗略的 1024 点云模型，然后生成更精细的 4096 点云模型。Point-E将点云转换为网格。
GLIDE：使用文本引导扩散模型实现图像生成和编辑
ZG
02-13 1620
使用Dhariwal&Nichol（2021）的ImageNet 64×64模型相同的模型架构，但将模型宽度扩展到512个通道，从而为模型的视觉部分产生大约23亿个参数。Training：以64×64的分辨率训练了一个35亿参数的文本条件扩散模型，并训练了另一个15亿参数的文本条件的上采样扩散模型，以将分辨率提高到256×256。在零样本图像生成方面，本模型不能匹配很复杂的文本提示，因此，除了零样本生成之外，该模型还具备编辑功能，这允许人类迭代地改进模型样本，直到它们匹配更复杂的提示。
缩小规模，OpenAI文本生成图像新模型GLIDE用35亿参数媲美DALL-E
机器学习社区
12-22 746
模型的参数规模并不需要那么大。从年初 OpenAI 刷屏社区的 DALL-E 到英伟达生成逼真摄影的 GauGAN2，文本生成图像可谓是今年大火的一个研究方向。现在 OpenAI 又有了新的进展——35 亿参数的新模型 GLIDE。如下图 1 所示，GLIDE 通常会生成逼真的阴影和反射，以及高质量的纹理。此外，该模型还能够组合多个概念（例如柯基犬、领结和生日帽），同时将属性（例如颜色）绑定到这些对象。除了从文本生成图像，GLIDE 还有图像编辑功能——使用文本 prompt 修
【扩散模型】8、GLIDE | 文本指引的图像生成和编辑
呆呆的猫的博客
12-20 3012
本文主要介绍扩散模型 GLIDE
超越CLIP！OpenAI新作GLIDE：文本引导图像生成新高度！
阿木寺的博客
12-24 5924
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者| 莓酊、杏花 编辑 | 青暮转载自：AI科技评论以前，当我们想拥有一副图像时，首先会做的就是找专业画师，将我...
文本一键生成图像？OpenAI新模型打破自然语言与视觉次元壁
pypyai_的博客
01-14 523
OpenAI又引燃AI社区！今天，其博客宣布，推出了两个结合计算机视觉和NLP结合的多模态模型：DALL-E和CLIP，它们可以通过文本，直接生成对应图像，堪称图像版「GPT-3」。 2021年新年伊始，OpenAI与1月5日宣布成功地训练了一个能从文字描述生成图像的神经网络。为向Wall-E致敬，OpenAI将这个神经网络命名为DALL-E，我们姑且叫他多莉。 多莉是一个基于GPT-3的神经网络。 它有120亿个参数，仅是GPT-3模型参数的十五分之一。多莉被训练成专门用于根据文字提示生成图片。 .
扩散模型：AIGC领域的核心引擎，解锁图像生成新维度
最新发布
数据与算法架构提升之路专栏
03-15 1189
扩散模型是一种受热力学启发的生成模型，通过前向扩散添加噪声将数据转化为噪声分布，再通过反向扩散从噪声恢复原始数据。发展历程从DDPM开始，逐步优化采样速度，引入分类器引导和CLIP多模态技术，超越GAN，成为图像生成主流。应用涵盖计算机视觉、时序预测、自然语言及多模态任务（如文本生成图像），展现强大潜力。
OpenAI发布3D扩散模型Point-E：文本驱动的实时3D生成
它的成功在于其减少了对稀有3D数据集的依赖，更多地依赖于现有成熟的文本到图像模型，从而降低了技术门槛，增强了模型的可复制性和易用性。 GLIDE和CLIP作为OpenAI的明星项目，奠定了Point-E的基础，而Point-E则是...
3D Diffusion模型来了！OpenAI出品，已开源.pdf
08-12
OpenAI出品，已开源”，表明OpenAI推出了一个新的3D图像生成模型，命名为Point-E，并且已经开源。 描述解释 文章描述了Point-E模型的工作原理、优点和应用前景。Point-E是一个基于diffusion模型的3D图像生成工具，...
【Glide】按照数据模型获取数据
qq_23049111的博客
05-27 522
从几个接口，看Glide如何处理复杂的模型
GLIDE模型：图像生成与修复新突破
weixin_57060548的博客
03-07 818
GLIDE模型通过文本引导的扩散模型生成逼真图像，并具备图像修复能力，展示了其在图像生成领域的强大潜力。其核心在于结合CLIP引导和无分类器引导，提升图像质量与文本匹配度。DALL-E 2进一步结合CLIP的文本嵌入和GLIDE的解码器，增强了图像生成的多样性和质量，尤其在复杂场景下表现优异。分类器自由引导在逼真度和文本相似性方面优于CLIP引导，为图像生成技术提供了新的优化方向。这些创新为生成式计算机视觉领域带来了重要突破，拓展了图像生成和编辑的应用前景。
浅析扩散模型与图像生成【应用篇】(十三)——GLIDE
深视
03-27 1406
个Token的序列，并将其输入到Transformer中，得到的token嵌入一方面将取代ADM中的类别嵌入，另一方面token嵌入的最后一层（包含。通过这样的方式实现了文本描述对去噪模型的引导。此外，作者还尝试了一种基于CLIP的引导方式，具体而言，就是利用CLIP中的图像编码器得到对应的图像特征。该文提出一种基于文本引导的扩散模型用于图像的生成和编辑，可以根据给定的文字描述来生成或编辑图像。实验结果表明，采用无分类器的文本引导方式生成效果要优于基于CLIP的引导方式，其生成效果对比如下。
多模态论文笔记——GLIDE（DALL·E 2模型的核心部件）
haopinglianlian的博客
01-06 1404
本文详细介绍了OpenAI的DALL·E 2模型中重要的组成部分，用于图像生成的GLIDE模型及其论文。
（2022|ICML，Diffusion，引导，ADM）GLIDE：使用文本引导扩散模型实现逼真图像生成和编辑
qq_44681809的博客
09-22 1157
本文提出 GLIDE，它表示，用于生成和编辑的图像扩散的引导语言。使用消融扩散模型 （ADM）架构，并以文本为条件信息对其进行增强。
Glide源码阅读之模板模式1
lichong951的专栏
01-29 1198
Glide源码阅读，必读的设计模式篇章
超越DALL·E！| OpenAI 年度最新力作 GLIDE：新生代文本引导扩散模型
专注计算机视觉全栈知识分享
03-23 509
扩散模型最近被证明可以生成高质量的合成图像，尤其是当与引导技术结合使用以牺牲多样性来换取保真度时。CLIP 指导和无分类器指导。作者发现后者在真实感和字幕相似性方面更受人类评估者的青睐，并且通常会产生逼真的样本。来自使用无分类器指导的 35 亿参数文本条件扩散模型的样本比 DALL-E 的样本更受人类评估者的青睐，即使后者使用昂贵的 CLIP 重新排序也是如此。此外，该模型可以进行微调以执行图像修复，从而实现强大的文本驱动图像编辑。
扩散模型到GLIDE
5233的博客
01-03 944
在去燥生成图像的过程中（扩散模型的逆向过程中），每一步生成的图像都要分类器得到一个分类分数，然后计算这个分数和目标类别的交叉熵损失梯度，然后用这个梯度引导下一步扩散模型过程中的生成的采样。可以找到图像和某些文本（例如标题）的嵌入的余弦相似度，可以确定文本与图像的相关性。该模型输出 64 x 64 图像，因此他们训练了一个上采样模型，该模型也以文本输入为条件，以生成大小为 256 x 256 的最终输出。~ q(x)（图片）采样的数据点，经过T步骤，不断的给数据添加少量噪声，产生一些列噪声样本X。
超越DALL·E | OpenAI 年度最新力作 GLIDE：新生代文本引导扩散模型
专注计算机视觉全栈知识分享
02-18 663
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