原文链接：https://www.techbeat.net/article-info?id=4501作者：seven_论文链接：https://arxiv.org/abs/2301.00704项目主页：https://muse-model.github.io/近期火爆AI社区的文本图像合成模型家族又添新成员了，之前在这一领域占据上风的是以DALL-E2[1]和Imagen[2]为代表的扩散模型，以及以Parti[3]为代表的自回归模型。为了进一步提升文本图像合成任务的效率，近日，谷歌研究院再度发布全新基于生成式Transformer架构的Muse模型。不得不说，这一领域发展实在是太卷太快了。谷
目录前言一、文生图（Text-to-Image）技术 StableDiffusion（稳定扩散）算法介绍Dall-E算法介绍
快过年了，在公司也没啥任务，索性尝试使用OpenAI的DALL·E生成一些好玩的图片。 OpenAIDALL·E官方介绍：DALL·E是一种由OpenAI开发的大型语言模型，其能够通过生成图像和文本来完成各种任务。其名称来源于绘画机器人WALL·E和艺术家SalvadorDali。目录一、使用条件二、使用体验2.1像素艺术（pixelart）2.2梵高风格2.3坐在地球上的男孩 2.4美女2.5帅哥2.6一个骑马的金鱼（agoldfishonahorse）2.7艺术头像2.8北京2.9Surpriseme一、使用条件 OpenAIDALL·E在谷歌搜索OpenAID
DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战 前言：DALL·E2、imagen、GLIDE是最著名的三个text-to-image的扩散模型，是diffusionmodels第一个火出圈的任务。这篇博客将会详细解读DALL·E2《HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents》的原理。目录背景知识：CLIP简介方法概述方法详
文章目录1.DALL.E2：集艺术之大成2.技术细节2.1CLIP2.2DALL.E2具体方法3.后续1.DALL.E2：集艺术之大成还记得2021年刷爆AI圈的DALL·E，它是基于文本token来生成超现实主义的图像，比如下面的牛油果形状的椅子。最近，OpenAI基于其1.0版本进行了升级，发布了DALL·E2。该版本除了可以像1.0版本一样，从自然语言的描述中创建逼真的图像和艺术，还可以：对现有生成的图片进行二次创作：添加和删除元素的阴影,反射,和纹理。根据现有图片进行风格迁移生成高像素的图片二次创作：编辑图像例如在下面图中，旋转一个位置放置火烈鸟：风格迁移根据提供的一张图片，生成另一种
前言如果你对这篇文章感兴趣，可以点击「【访客必读-指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」，查看完整博客分类与对应链接。框架这些生成式AI的整体功能为：输入「文字」，返回「图像」，即Text-to-imageGenerator：生成器的内部框架如下所示：第一部分：TextEncoder，输出Text，返回对应的Embedding（向量）；第二部分：GenerationModel，输入为Text的Embedding与一个随机生成的Embedding（用于后续的Diffusion过程），返回中间产物（可以是图片的压缩版本，也可以是LatentRepresentation）；第三部分：Decoder，
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个人主页：【😊个人主页】文章目录前言什么是DALL-E2？介绍的怎么厉害，它又能干啥呢？基本功能新功能编辑变体功能总结前言DALL-E2是一种基于语言的人工智能图像生成器，可以根据文本提示创建高质量的图像和艺术作品。它使用CLIP、先验和unCLIP模型来生成图像，其质量取决于文本提示的具体性。这也是我今天要介绍的主角什么是DALL-E2？DALL-E2是一款人工智能图像生成器，它可以根据自然语言的文本描述创建图像和艺术形式。简单来说，它是一个根据文本生成图像的人工智能系统。2021年1月，OpenAI推出了DALL-E模型，DALL-E2是其升级版。“DALL-E”这个名字源于西班牙著名艺术
论文:https://cdn.openai.com/papers/dall-e-2.pdf代码：https://github.com/lucidrains/DALLE2-pytorch摘要像CLIP这样的对比模型已经被证明可以学习稳健的图像表征，这些特征可以捕捉到语义和风格。为了利用这些表征来生成图像，我们提出了一个两阶段的模型：一个给定文本标题生成CLIP图像embedding的先验器，以及一个以图像embedding为条件生成图像的解码器。我们表明，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。我们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
💡作者：韩信子@ShowMeAI📘深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42📘自然语言处理实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/45📘计算机视觉实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/46📘本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/392📢声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处📢收藏ShowMeAI查看更多精彩内容随着DiffusionModel的普及，大家可能注意到互联网上有着铺天盖地的人工智能(A
