扩散模型的图生图和文生图
时间: 2023-11-20 18:55:44 浏览: 152
根据引用,扩散模型是一种超分辨率模型,可以将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。其中,Small-to-Medium(STM)超分模型以64x64的图像为输入,超级解析生成256x256的图像;Medium-to-Large(MTL)超分模型以256x256的图像为输入,超级解析生成1024x1024的图像。扩散模型的图生图和文生图的具体实现方式并未在引用中提及,但可以推测扩散模型是通过学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系,从而实现图像的超分辨率重建。
相关问题
gradio实现简单的文生图,图生图webui
Gradio是一个开源的Python库,可以帮助用户快速实现简单的文本生成图像、图像生成图像的Web界面。通过Gradio,用户可以轻松地构建一个简单的Web应用程序,用于展示模型的自然语言处理和计算机视觉任务。
在Gradio中,用户可以定义一个输入接口和一个输出接口,然后将模型与这些接口连接起来。例如,用户可以将一个文本生成模型连接到一个用于输入文本的接口,然后将生成的图像显示在输出接口上。用户可以通过简单的代码实现这个过程,并且可以很容易地在Web界面上进行展示和访问。
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midjourney图生图
回答: Midjourney是一个AI绘画工具,可以根据给定的Prompt生成我们想要的图片效果。为了让Midjourney高效出图,可以使用图生图功能来解决单一描述Prompt无法满足需求的问题。图生图功能有两种方法,一种是使用一张或多张图片作为垫图,每张图片的权重都是一样的,可以根据需要选择垫图的数量和权重比例。另一种方法是结合关键词,如风格、结构、颜色等,重新生成图片。通过案例的手把手教学,可以让大家轻松掌握Midjourney的图生图功能。[1][2][3]