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
关门测试的DALL·E2昨日放出消息，说刚向社区投放了1000个内测名额，赶紧奔去查我的邮箱！没有！还是没有，向几位我认识搞机器学习的大佬们托了人情也不行，没有插队的！（奔走掩面甩泪）为什么那么多人在翘首期盼DALL·E2，看看下面这个创作实验就明白了。这个实验文章的作者是TomMason，DiscoDiffusion的开发者之一，为DD添加了VR模块。跟他一起做对照实验（DALL·E2那边）的是ScottGray@scottgray76，Openai公司的 GPUGeek。我跟 TomMason在推上有过一些交流，所有内容及实验结果均经过作者本人授权翻译发布。同样的Prompt，DALL·E
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
💡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
作者：JoyZhang翻译：陈超校对：赵茹萱本文约3000字，建议阅读8分钟本文介绍了作者使用DALL·E2生成了美洲驼灌篮的逼真版图片的过程。是的，这是一只美洲驼灌篮。一份对DALL·E2封闭测试版试验的过程、限制以及学习内容的总结。美洲驼打篮球，DALL·E 2生成自从我第一次看到那幅人工生成的“柴犬便当盒”（https://twitter.com/hardmaru/status/1522166259890151424）图像时，我就一直在死磕DALL·E2。哇哦，现在已经是颠覆性技术了。对于不熟悉DALL·E2的人来说，这是一个由OpenAI创建的能够利用文本生成原创图像的系统。他现在处于
本文全网原创于CSDN：落难Coder，未经允许，不得转载！扩散模型简单介绍我们来讲一下什么是扩散模型，如果你不了解一些工作，你可能不清楚它究竟是什么。那么我举两个例子说一下：AI作画（输入一些文字就可以得到与你描述相符的图像）和抖音大火的真图生成漫画风图等都是它的成果。如下图是我利用AI生成的漫画图。这里说的两个例子就表现出了扩散模型已经有的两个能力：文生图以及根据文字/图像对已有图像进行改图，当然这里的工作只是有限的列举，在各个方面扩散模型仍有很多优秀表现。接下来，我们定义一下扩散模型：扩散模型是根据文本/图像输入生成原创性的贴近真实的图片输出。值得一提的是，这里原创性是至关重要的，很多我
