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使用Kolors生成图像：从部署到生成

最近我接触到了一个非常有趣的项目，名为Kolors，这是一个基于深度学习的文本到图像生成模型，能够将你输入的文字描述转换成高质量的图像。作为一名喜欢探索AI生成技术的开发者，我决定尝试一下这个项目。...Kolors是一个基于潜在扩散技术的图像生成模型，支持从文本生成高质量的图像。它经过了数亿对图像和文本的训练，特别擅长复杂语义的理解，并且在中文处理上表现突出。...开始生成你的图像 现在我们已经完成了部署，接下来就可以通过简单的命令生成图像。我们可以通过运行 sample.py 脚本，来将文本描述转换为图像。...路径下 通过这个命令，Kolors会根据你输入的文字生成一张图像。...无论是图像质量还是生成速度，它都远超预期。尤其是在处理中文描述时，Kolors表现出色，能够准确理解并生成符合描述的图像。

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从图像到语言:图像标题生成与描述

此 外, Kuznetsova 等 人(2014)提出了另一种基于随机树合成的图像描述生成方法,首先检测出待描述图像中的语义片段,然后从检索库中寻找携带类似语义的图像及其描述,并将其视觉片段和对应描述单独抽取出来...Wu 等人(2016)为了使用更高层次的视觉语义信息,也提出一种基于视觉属性的图像描述框架,但并未使用 MIL 方法来生成视觉属性,而是直接从参考语句中按照出现次数对属性进行选择;同时通过一种多尺度组合分组的技术...Yin 等人(2019)同样为解决上下文引用的问题,引入了局部信息、邻居信息与全局信息,从多个尺度上辅助每条语句的生成。...Mathews 等人(2016)从情感表达的个性化特点出发,通过设计一种开关式 RNN 单元,为图像生成具有“积极(positive)”或“消极(negative)”情感的描述句子。...以上方法都是针对机器翻译任务设计的,因此其只从自然语言的角度衡量生成句子的质量,这对于视觉描述任务来说,则割裂了视觉信息与语言之间的联系。

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    使用扩散模型从文本生成图像

    1代的DALLE使用VQ-VAE 的改进版，2代的DALLE2 通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度，但是由于其计算量很大而且没有开源，我们普通用户并没有办法使用，但是Stable Diffusion...需要占用的资源更少，这样我们也可以在自己的电脑中使用它生成高质量的图片。...在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明

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    使用扩散模型从文本生成图像

    来源：DeepHub IMBA本文约1400字，建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。...在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明

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    Stable Diffusion 模型：从噪声中生成逼真图像

    你好，我是郭震 简介 Stable Diffusion 模型是一种生成式模型，可以从噪声中生成逼真的图像。它由 Google AI 研究人员于 2022 年提出，并迅速成为图像生成领域的热门模型。...扩散过程可以用一个Markov链来描述，将数据(如图像)从其原始分布逐渐转化为一个简单的噪声分布，例如高斯分布。 而反向过程则是从噪声分布生成真实数据的过程。...b) 生成模型: 一个条件生成模型(通常为U-Net结构的卷积网络)，学习从噪声数据和条件(如文本prompt) 中重建原始数据。...通过最大似然估计,可以让生成模型学会从任意噪声分布和条件输入中生成真实数据。 生成过程 a) 文本编码: 利用预训练语言模型(如CLIP)将文本prompt编码为向量表示。...b) 反向扩散: 从纯噪声图像出发，生成模型利用文本prompt编码向量作为条件，逐步去噪生成图像。这是一个由噪声到数据的反向马尔可夫链过程。

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    从文本到图像：Lumina-mGPT 展现卓越的光学真实图像生成能力 ！

    为应对上述挑战，作者提出了Lumina-mGPT，这是一个从有效的多模态生成式预训练（mGPT）启动的解码器唯一的 Transformer ，然后逐步在具有灵活性、高质量和高分辨率离散图像标记的监督下进行微调...Lumina-mGPT的关键特性如下： (c) 有效多模态生成式预训练 与通常采用的方法不同，Lumina-mGPT 从有效的多模态生成式预训练表示启动。...与分辨率感知的提示相结合，这种从弱到强的SFT策略有效地提高了Lumina-mGPT的图像生成能力。...基于FP-SFT阶段的功能图像生成能力，作者继续通过标记的图像和标注从密集标记、空间-条件图像生成和多转换数据集中将离散标记微调到Lumina-mGPT。...因此，从mGPT开始初始化，使作者能够高效训练具有性能出色，参数范围从7B到30B的Lumina-mGPT模型，仅需要使用10M个高质量的图像文本数据点。

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    CVPR2023 | RobustNeRF: 从单张图像生成3D形状

    由于模型通常是为了最小化在RGB颜色空间中的误差而训练的，因此图像的光照一致性非常重要——从相同视角拍摄的两张照片应该是相同的，除了噪声。应该手动保持相机的焦点、曝光、白平衡和ISO固定。...干扰物以多种形式出现，从拍摄者影子，到突然出现的宠物等。手动去除干扰物是繁琐的，需要逐像素的标记。检测干扰物也很繁琐，因为典型的NeRF场景是从数百张输入图像中训练的，而干扰物的类型事先是未知的。...在通常使用的nerf数据中，一个场景往往无法从同一视角捕捉多幅图像，这使得数学建模干扰物变得困难。...Robust Kernel捕获了典型离群值的结构化性质，根据结构先验，干扰物通常具有局部连续性，因此离群值预计占据图像的大块连续区域（例如，从旅游照片数据集中分割出一个人的轮廓）。...为了确定重建准确性的上限，我们使用Charbonnier损失在每个场景的不包含干扰物的版本上训练MipNeRF360，这些图像从（大致）相同的视角拍摄。

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    java : 调用ImageIO.writer从BufferedImage生成jpeg图像的坑

    生成jpeg图像这是个非常非常简单的东西了，网上很多介绍是直接用com.sun.image.codec.jpeg.JPEGImageEncoder来实现，如下： /** * 将原图压缩生成...走捷径是不行的，还是得规规矩矩按java的规范来做，ImageIO类中提供了ImageIO.writer方法可以生成指定的格式的图像，才是正规的实现方式。...参考网上别人的写法改成这样就没问题了： /** * 将{@link BufferedImage}生成formatName指定格式的图像数据 * @param source...改进 在我的项目中图像数据是从互联网上搜索到的，遇到的图像格式绝大部分都是jpeg,但也有少量的png,bmp等格式，对于占绝大多数的jpeg图像来说，我最开始的方法都是有效的，而上面的这个方法多出一道工序就显得有些多余.../** * 将{@link BufferedImage}生成formatName指定格式的图像数据 * @param source * @param formatName

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    《PaddlePaddle从入门到炼丹》十三——自定义图像数生成

    生成器的作用是尽可能生成满足判别器条件的图像。随着以上训练的进行，判别器不断增强自身的判别能力，而生成器也不断生成越来越逼真的图片，以欺骗判别器。生成器主要由两组全连接和BN层、两组转置卷积运算组成。...这样不断给生成器压力，让其生成的图片尽量逼近真实图片，以至于真实到连判别器也无法判断这是真实图像还是假图片。...= 100 # 从Program获取prefix开头的参数名字 def get_params(program, prefix): all_params = program.global_block...fluid.Executor(place) exe.run(fluid.default_startup_program()) # 保存预测模型路径 save_path = 'infer_model/' # 从模型中获取预测程序...上一章：《PaddlePaddle从入门到炼丹》十二——自定义文本数据集分类 下一章：《PaddlePaddle从入门到炼丹》十四——把预测模型部署在服务器 参考资料 https://github.com

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    【GAN画花鸟】零样本学习，对抗生成网络从文本描述生成图像

    【新智元导读】这是一项从图像的文字描述合成出图像的研究，在自然语言表征和图像合成研究的基础上，研究者开发了简单有效的 GAN 架构和训练策略，实现了从人类对花和鸟的描述中合成图像。...在本研究中，我们开发了一种新颖的 GAN 架构，有效地桥接了文本和图像建模中的这些进展，将视觉概念从字符转换为像素。研究展示我们提出的架构从详细的文字描述中产生鸟和花的合理图像的能力。...从视觉描述中生成图像一直是研究兴趣点之一，但还远未解决。 ? 图1.文本描述生成的图像示例。左：描述来自零样本数据，是系统从未见过的文字；右：描述来自训练集。...然而，深度学习尚未解决的一个难题是，以文本描述为条件生成的图像分布是高度多模态的，在某种意义上说，某一种文字描述可能对应许多正确的像素配置。从图像到文本的转化也受到这个问题的影响。...方法和网络架构 我们的主要贡献是开发简单有效的 GAN 架构和训练策略，使得从人类对花和鸟的描述中合成图像。

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    OpenAI的新模型DALL·E：可以从文字说明生成图像

    但它已经经过专门训练，可以从文本描述生成图像，使用的是文本-图像对的数据集，而不是像GPT-3这样非常广泛的数据集。它可以使用自然语言从文字说明中创建图像，就像GPT-3创建网站和故事一样。 ?...这里，我们把老鹰换成了狐狸，这就是生成的结果。 ? 当然，一个简单的标题就能产生无数似是而非的图像，如果你想到一幅“日出时坐在田野里的狐狸的彩画”，没人知道你脑子里想的是什么。...幸运的是，由于它非常类似于GPT-3，所以我们可以向输入文本添加细节，并生成更接近于我们预期的结果，就像您在这里看到的不同风格的绘画一样。 ?...它还可以使用彼此不相关的物体生成图像，比如制作一个逼真的牛油果椅子，或者生成原始的、看不见的插图，比如一个新的表情符号。 ? ? 简而言之，他们将DALL-E描述为一个简单的解码器转换器。...如前所述，它接收文本和图像作为标记形式的输入，就像GPT-3一样，以生成转换后的图像。就像我在之前的视频中描述的那样，它使用自我注意力来理解文本的上下文，以及对图像的稀疏注意力。

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    从潜在向量生成大图像 - 第二部分

    某些机器学习任务中的度量标准非常清晰，例如分类准确度，预测误差或从ATARI游戏中获得的分数。 研究生成算法的研究人员还需要设计一组量化分数来评估算法的执行情况。...[qsh6jkx727.png] 下面是从先前的博客文章的生成网络中抽取的数字图像。从numpy.random生成随机高斯潜在向量，并将其馈入生成网络来获得这些图像。...[c8ngh0b1jg.png] 下面是从我们将在这篇文章中描述的修改过的模型中生成的样本： [lgf3pyynsz.png] 我觉得这些新样本比之前的模型生成的样本更加生动活泼，并且表现出更多的特征。...我们已经看到一个生成网络从完全随机的权重中创建出相当有趣的图像，所以这个思想就是首先训练一个能产生合格的28x28 MNIST图像这样的网络，然后在同一个网络上产生一个能够满足我们的两个目标的分辨率更大的图像...如果之前描述的用于将图像分类为正确数字标签的卷积网络分类器也正在学习从图像中提取更高阶的概念和特征，那么使用这个卷积网络而不是像素重构损失来告诉我们的图像有多 好 应该也很有趣。

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    【AI初识境】深度学习模型评估，从图像分类到生成模型

    1 分类评测指标 图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务，从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别mnist，到后来更大一点的10分类的cifar10和100...2.结构一致性相似因子SSIM PSNR从底层信噪的角度来评估图像的质量，但是人眼对质量的评价关注的层次其实更高。...图像质量评价这个领域的坑太大，水太多，如果只是感兴趣，就建议不要入了。 4 图像生成评价指标 当我们要评估一个生成模型的性能的时候，有2个最重要的衡量指标。...(1) 确定性：生成模型生成的样本一定属于特定的类别，也就是真实的图像，而且必须要是所训练的图片集，不能用人脸图像训练得到了手写数字。...不过Inception Score也有缺陷，因为它仅评估图像生成模型，没有评估生成的图像与原始训练图像之间的相似度，因此虽然鼓励模型学习了质量好，多样性好的图像，但是却不能保证是我们想要的图像。

    1.4K10

    「蚂蚁呀嘿」的App，国内火完七天就下架了

    过去几天，你一定注意到了 AI 生成动图的这股风潮。从抖音到微博，人们齐唱「蚂蚁呀嘿」的画面不断刷屏。 ? ‍全网都掉进了「蚂蚁窝」。...AI 生成视频的风潮这么快又结束了？不知在短短几天内 Avatarify 经历了什么。...》，无需事先对目标图像进行任何训练，就能用另一个人的视频来替换自己的图像。...除了 APP 提供的图像以外，你也可以自定义目标头像，但需要注意将目标头像裁剪为正方形，并且距离不能太远也不能太近。最好选择单一的背景，以最大程度上避免还原失真。...然而很多时候，人们整蛊的对象都是名人，这就存在一些肖像权的问题。据了解，在视频网站 bilibili 上，发布大量换脸短视频的 up 主现在已经删除了林俊杰相关的内容。

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    从文本创作艺术品 - 最佳的 AI 图像生成器

    什么是 AI 图像生成器？ AI 图像生成器就是一个工具，它使用机器学习去创造艺术。简单的形式，你用文本描述你要创作的艺术类型，它会根据文本提示尽最大努力为你创作。...Jasper Jasper 被认为是整体高质量的 AI 图像生成的首选工具。这个 text-to-image 生成器可以根据一个提示创建四个没有版权的图像，你可以随意使用。...Photosonic Photosonic 是一个 AI 图像生成工具，它允许你创建 text-to-image 提示或者将图像转换成另一种创造性风格（的图像）。...NightCafe NightCafe 是一种 AI 图像生成器，致力于提供多种不同风格和比其他生成器更高质量的结果。...该生成器主要包含三个主要的工具：Deep Style， Text 2 Dream，和 Deep Dream，它们可以使得图像从现实到更抽象的过渡。

    1.5K20

    学界 | ACM MM最佳论文全文：通过多对抗训练，从图像生成诗歌

    摘要 根据图像自动生成自然语言的技术引起了广泛关注。本文中，我们更进一步，研究如何从图像生成诗歌语言，进行自动的诗歌创作。...不过，以端对端的方式从图像生成诗歌仍然是一个新的主题，面临着巨大挑战。 图像标题技术和图像生成短文的重点在于生成关于图像的描述性语句，而诗歌语言的生成则是更具挑战性的难题。...从图像生成诗歌的一种直观方法是先从图像中提炼关键词或说明文字，然后以这些关键词或说明文字为种子，生成诗歌，正如从主题生成诗歌那样。...其次，与图像标题技术和图像生成短文相比，从图像生成诗歌是一项更主观的工作，这意味着同一幅图像可以对应不同方面的多首诗歌，而图像标题技术/图像生成短文更多地是描述图像中的事实，并生成相似的语句。...该架构保证我们能够从扩展的图像-诗歌对中发现并塑造大量的诗歌线索，这对诗歌生成而言至关重要。

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    博客 | ACM MM最佳论文全文：通过多对抗训练，从图像生成诗歌

    摘要 根据图像自动生成自然语言的技术引起了广泛关注。本文中，我们更进一步，研究如何从图像生成诗歌语言，进行自动的诗歌创作。...不过，以端对端的方式从图像生成诗歌仍然是一个新的主题，面临着巨大挑战。 图像标题技术和图像生成短文的重点在于生成关于图像的描述性语句，而诗歌语言的生成则是更具挑战性的难题。...从图像生成诗歌的一种直观方法是先从图像中提炼关键词或说明文字，然后以这些关键词或说明文字为种子，生成诗歌，正如从主题生成诗歌那样。...其次，与图像标题技术和图像生成短文相比，从图像生成诗歌是一项更主观的工作，这意味着同一幅图像可以对应不同方面的多首诗歌，而图像标题技术/图像生成短文更多地是描述图像中的事实，并生成相似的语句。...该架构保证我们能够从扩展的图像-诗歌对中发现并塑造大量的诗歌线索，这对诗歌生成而言至关重要。

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    GAN肖像线条画生成 | 清华开源

    论文提出一种基于非成对数据的从人脸照片生成肖像线条画的方法，该方法可以（1）使用单个网络生成多种风格的高质量肖像线条画，以及（2）生成训练数据中未出现的「新风格」肖像画。...论文提出一种从人类感知数据中学习肖像线条画质量指标（quality metric）的方法。首先使用现有方法生成许多肖像线条画，并与艺术家的画作混合，收集的样本如下图所示。...该回归网络从人类评估数据中学习，因此其预测的分数可以帮助引导肖像画生成器生成更高质量的结果。 为训练质量度量模型收集的肖像线条画样本，包括生成的与艺术家绘制的肖像画。从上至下肖像画质量逐渐下降。...实验结果验证了生成器在生成过程中学习了人脸的语义信息。大量实验表明，论文所提出的模型优于目前最先进的方法。 下图给出了所提出的方法与多种风格迁移、图像到图像转换方法的对比结果。...论文所提出方法生成了比现有方法更高质量的结果，既保留了人脸结构，又具有良好的图像和线条质量。

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