当前位置: 首页 > article >正文

diffusion model: prompt-to-prompt 深度剖析

参考:diffusion model(十四): prompt-to-prompt 深度剖析-CSDN博客

P2P提出的Motivation

目前大火的文生图技术(text to image),给定一段文本(prompt)和随机种子,文生图模型会基于这两者生成一张图片。生成图片的不同由两个变量决定

随机种子:随机种子决定初始的噪声 x_T
prompt:prompt是通过文本编码器(如CLIP的text encoder)转为语义向量再送入到diffusion model的cross-attention层中与图片信息交互。


http://www.kler.cn/a/420802.html

相关文章:

  • #JAVA-常用API-爬虫
  • L1-049 天梯赛座位分配
  • 公共github私有化教程
  • 【AI系统】昇腾异构计算架构 CANN
  • 一文解析Kettle开源ETL工具!
  • 单片机(Single-Chip Microcomputer)是一种集成电路芯片
  • 设计模式:15、生成器模式
  • TinyXML2的一些用法
  • dpwwn02靶场
  • 探讨播客的生态系统
  • 第 41 章 - Go语言 软件工程原则
  • 目标检测标注图像
  • 目标检测模型和图像分割模型
  • ES6 对象扩展全解析:属性简写、表达式、super 关键字等的深度应用
  • Qt5语法的connect指定多个重载信号槽函数中的具体某一个
  • Day6 洛谷 1426+1425+1424+1423+1422+1614+1634+1639
  • 基于Springboot + Vue开发的美食探索及分享平台
  • Maxwell的入门实战
  • java基础概念46-数据结构1
  • Rust循环引用与多线程并发
  • 浏览器中输入一个URL后,按下回车后发生了什么
  • Truffle和Remix简介
  • 基础原型链污染
  • K8S资源之secret资源
  • 基于Java Springboot传统戏曲推广微信小程序
  • 泷羽sec-burp功能介绍(1) 学习笔记