Imagic: Text-Based Real Image Editing with Diffusion Models

  1. 问题引入
  • 针对的是text based image editing问题,可以解决non rigid edit,即可以改变图片中object的posture;
  • 模型仅需要原图以及编辑的text,不需要mask,也是在T2I diffusion model上实现的;
  • 首先optimize text embedding,之后使用优化后的text embedding来微调整个模型,最后将优化之后的text embedding和目标text的embedding进行插值得到一个结合原图以及编辑prompt的embedding,然后进行生成得到想要的结果;
  1. methods
  • Text embedding optimization:首先获取到编辑后text的embedding e t g t e_{tgt} etgt,之后只是训练embedding部分,冻结diffusion model主体,训练很少的步数,以使得优化之后的embedding e o p t e_{opt} eopt没有发生很大的变化,便于第三步的插值操作;
  • Model fine-tuning:因为第一步只训练了很少的步数,所以生成的图片不能和原图完全一致,所以进行了全模型的训练(优化之后的embedding冻结),此时使用的是 e o p t e_{opt} eopt,但是在finetune后接的超分模型的时候使用的是 e t g t e_{tgt} etgt;
  • Text embedding interpolation:进行 e t g t , e o p t e_{tgt},e_{opt} etgt,eopt之间的插值: e ‾ = η ⋅ e t g t + ( 1 − η ) ⋅ e o p t \overline{e} = \eta\cdot e_{tgt} + (1 - \eta)\cdot e_{opt} e=η⋅etgt+(1−η)⋅eopt,以这个作为最后的embedding来生成,后接的超分模型还是使用 e t g t e_{tgt} etgt
相关推荐
渡我白衣36 分钟前
深度学习入门(一)——从神经元到损失函数,一步步理解前向传播(下)
人工智能·深度学习·神经网络
小虎鲸002 小时前
PyTorch的安装与使用
人工智能·pytorch·python·深度学习
CM莫问3 小时前
推荐算法之粗排
深度学习·算法·机器学习·数据挖掘·排序算法·推荐算法·粗排
ccut 第一混4 小时前
c# 使用yolov5模型
人工智能·深度学习
七元权5 小时前
论文阅读-FoundationStereo
论文阅读·深度学习·计算机视觉·零样本·基础模型·双目深度估计
智驱力人工智能5 小时前
使用手机检测的智能视觉分析技术与应用 加油站使用手机 玩手机检测
深度学习·算法·目标检测·智能手机·视觉检测·边缘计算
姚瑞南5 小时前
【AI 风向标】四种深度学习算法(CNN、RNN、GAN、RL)的通俗解释
人工智能·深度学习·算法
渡我白衣6 小时前
深度学习入门(一)——从神经元到损失函数,一步步理解前向传播(上)
人工智能·深度学习·学习
一车小面包6 小时前
对注意力机制的直观理解
人工智能·深度学习·机器学习
XZSSWJS6 小时前
深度学习基础-Chapter 02-Softmax与交叉熵
人工智能·深度学习