ELITE项目原作解读:基于扩散模型的快速定制化图像生成

简介: ELITE项目原作解读:基于扩散模型的快速定制化图像生成


近年来,大规模预训练的扩散模型(如 Imagen、DALLE-2、Stable Diffusion)在图像生成方面取得了巨大进展,尤其是在文本到图像生成任务中。根据给定的文本,现有的大模型能够生成多样且逼真的图像。然而这些模型依然难以满足用户对于生成结果精细控制的需求,特别是生成特定视觉概念的要求。定制化文本到图像生成方法,如 Textual Inversion、Custom Diffusion 等通过将给定的视觉概念表示成文本嵌入,可以更方便地实现对特定概念的生成和编辑。然而这些方法通常基于优化的方式来学习文本嵌入,需要较长时间(几分钟至几十分钟)学习新概念,限制了其实际应用效果。

为了实现快速的定制化文本到图像生成,我们提出一种基于模型的方法 ELITE。首先,ELITE 利用全局编码网络将视觉概念直接映射到文本嵌入,并在训练时引入多层特征策略以提升文本嵌入的可编辑性。同时,ELITE 使用局部编码网络进行细节补充,以更好地平衡定制化生成的一致性和可编辑性。实验结果表明,ELITE 可以在极短的时间内(小于 0.1 秒)学习新的视觉概念,并可以进行高效的编辑。

机器之心最新一期线上分享邀请到了哈尔滨工业大学博士生魏于翔,为大家分享他们近期工作 ELITE。


分享主题:ELITE:基于扩散模型的快速定制化图像生成

分享嘉宾:魏于翔,哈尔滨工业大学博士生,主要研究方向为图像生成,曾在 CVPR, ICCV, ECCV 等会议上发表论文数篇。

分享摘要:ELITE 是一种基于模型的快速定制化文本到图像生成方法。其首先利用全局编码网络将视觉概念直接映射到文本嵌入,并结合局部编码网络对概念细节进行补充,以更好地平衡定制化生成的一致性和可编辑性。实验证明 ELITE 能够以极高的效率(<0.1秒)得到新的视觉概念,并可以高效快捷的编辑。

相关链接:

1)SOTA!模型平台项目主页链接:

https://sota.jiqizhixin.com/project/elite

2)论文链接:

https://arxiv.org/abs/2302.13848

3)代码仓库:

https://github.com/csyxwei/ELITE

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