с одним трюком; их также можно использовать для редактирования существующих изображений! это аспект, в который мы погрузимся и покажем некоторые захватывающие улучшенные возможности, любезно предоставленные нашим новым методом под названием edict (просмотрите нашу статью для более технических обсуждений, этот блог будет держать все довольно легко).
сначала давайте поговорим о
том, что делают эти нейронные сети для генерации Мобильная база данных Бахрейна изображения из текста. класс моделей, о которых мы сегодня говорим (модели диффузии), обучен восстанавливать изображение из шума (статики); имея изображение с добавленным шумом (то, что мы называем «шумным изображением») и описание изображения, модель возвращает очищенную существуют бесплатные платформы версию изображения.
как шумоподавление
изображений помогает генерировать новые изображения? хитрость в том, что когда мы хотим совершенно новое поколение, мы можем просто дать модели чистое шумовое изображение и сообщить ей описание того, что мы хотим увидеть. сеть не cn numbers обучена никогда ничего не находить, поэтому она будет галлюцинировать реальное изображение из шума! вместо того, чтобы выполнять этот процесс за один шаг, мы предпринимаем пошаговые последовательные шаги шумоподавления, чтобы позволить сети создавать более мелкие детали. вот пример с той же подписью, что и выше.