可控图像生成最新综述！北邮开源20页249篇文献，包揽Text-to-Image Diffusion领域各种「条件」

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可控图像生成最新综述！北邮开源20页249篇文献，包揽Text-to-Image Diffusion领域各种「条件」

 

重点标签 T2I、扩散模型、条件生成、图像编辑、AI应用

文章摘要

摘要：

本文综述了文本到图像（T2I）扩散模型在条件生成方面的最新研究进展。扩散模型通过其文本引导生成功能已经在视觉生成领域引起了重大变革。然而，仅使用文本作为调节手段并不能完全满足多样化的应用需求。因此，研究者们尝试引入更多类型的条件来控制T2I模型，以实现更精确的图像生成。

文章首先介绍了去噪扩散概率模型（DDPMs）和T2I扩散模型的基础知识，然后详细探讨了如何在T2I扩散模型中引入新条件。研究者们根据条件类型将可控生成任务分为三个子任务：具有特定条件生成、具有多个条件生成和通用可控生成。

在特定条件生成方面，研究者们探索了定制化、空间控制、增强的文本条件生成、上下文生成、脑信号引导生成、声音引导生成和文本渲染等多种条件。多条件生成任务则关注如何根据多种条件生成图像。通用条件生成则旨在适应图像生成中的任意条件。

文章还讨论了这些方法在图像编辑、图像补全、图像组合和文/图生成3D等任务中的应用，并强调了可控生成在AI内容生成时代的重要作用和潜力。最后，文章提供了相关论文和代码的链接，以及公众号后台获取深度学习资源的方式。

重点内容：

– 扩散模型在视觉生成领域的变革性影响。
– T2I扩散模型中引入新条件的方法和分类。
– 特定条件生成、多条件生成和通用条件生成的详细分析。
– 可控生成在AI内容生成时代的应用和潜力。
– 相关论文和代码资源的提供。

文章来源

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原文作者: 极市平台