Notice: file_put_contents(): Write of 14606 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
Gentech Lab | Telegram Webview: gentech_lab/71 -
Telegram Group & Telegram Channel
Telegram Group » Poland » Gentech Lab » Telegram Webview » Post 71
Gentech Lab
InstantStyle-Plus: Style Transfer with Content-Preserving in Text-to-Image Generation #style_transfer #paper

Статья (июнь 2024) про стилизацию картинок в задачах image-to-image. Вторая статья в серии статей (InstantStyle, InstantStyle-Plus, CSGO) от этих же авторов. На вход принимается картинка стиля (образец) и исходная картинка объекта, который хотим менять. На выход выдается сгенерированная картинка, в которой исходный объект перерисован в другом стиле.

В статье много раз отмечается, что основной фокус сделан на сохранении исходного объекта, чтобы вносить в него как можно меньше искажений при изменении стиля. Cистема построена на основе SDXL, fine-tuning не требуется, вся работа — в режиме инференса.

Обуславливание выполняется одновременно за счет нескольких механизмов:

для контента:
- картинка объекта переводится в латентное пространство и там делается инверсия в зашумленное состояние (используется модель ReNoise). С этого нового начального состояния начинается процесс денойзинга.
- картинка объекта проходит через Tile ControlNet (особый вид ControlNet, изначально предназначен для upscaling, предобучен на больших картинках, составленных из повторяющихся маленьких картинок) и подается на каждом шаге денойзинга через cross-attention.
- картинка объекта проходит через Image Adapter (IP-Adapter) и тоже подается на каждом шаге денойзинга через cross-attention.

для стиля:
- картинка стиля проходит через Style Adapter (IP-Adapter) и подается на каждом шаге денойзинга через cross-attention (в соответствии с рекомендациями InstantStyle — только в один конкретный блок U-net).
- на каждом шаге результат сравнивается с картинкой стиля через CLIP Style Similarity, и эта разность используется в качестве guidance на следующих шагах денойзинга.

🔥Project Page
💻Github
📜Paper

@gentech_lab
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
www.group-telegram.com/pl/gentech_lab.com/71
173 views



group-telegram.com/gentech_lab/71
Create:
Last Update:

InstantStyle-Plus: Style Transfer with Content-Preserving in Text-to-Image Generation #style_transfer #paper

Статья (июнь 2024) про стилизацию картинок в задачах image-to-image. Вторая статья в серии статей (InstantStyle, InstantStyle-Plus, CSGO) от этих же авторов. На вход принимается картинка стиля (образец) и исходная картинка объекта, который хотим менять. На выход выдается сгенерированная картинка, в которой исходный объект перерисован в другом стиле.

В статье много раз отмечается, что основной фокус сделан на сохранении исходного объекта, чтобы вносить в него как можно меньше искажений при изменении стиля. Cистема построена на основе SDXL, fine-tuning не требуется, вся работа — в режиме инференса.

Обуславливание выполняется одновременно за счет нескольких механизмов:

для контента:
- картинка объекта переводится в латентное пространство и там делается инверсия в зашумленное состояние (используется модель ReNoise). С этого нового начального состояния начинается процесс денойзинга.
- картинка объекта проходит через Tile ControlNet (особый вид ControlNet, изначально предназначен для upscaling, предобучен на больших картинках, составленных из повторяющихся маленьких картинок) и подается на каждом шаге денойзинга через cross-attention.
- картинка объекта проходит через Image Adapter (IP-Adapter) и тоже подается на каждом шаге денойзинга через cross-attention.

для стиля:
- картинка стиля проходит через Style Adapter (IP-Adapter) и подается на каждом шаге денойзинга через cross-attention (в соответствии с рекомендациями InstantStyle — только в один конкретный блок U-net).
- на каждом шаге результат сравнивается с картинкой стиля через CLIP Style Similarity, и эта разность используется в качестве guidance на следующих шагах денойзинга.

🔥Project Page
💻Github
📜Paper

@gentech_lab

BY Gentech Lab






Share with your friend now:
group-telegram.com/gentech_lab/71

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

And indeed, volatility has been a hallmark of the market environment so far in 2022, with the S&P 500 still down more than 10% for the year-to-date after first sliding into a correction last month. The CBOE Volatility Index, or VIX, has held at a lofty level of more than 30. The SC urges the public to refer to the SC’s I nvestor Alert List before investing. The list contains details of unauthorised websites, investment products, companies and individuals. Members of the public who suspect that they have been approached by unauthorised firms or individuals offering schemes that promise unrealistic returns Multiple pro-Kremlin media figures circulated the post's false claims, including prominent Russian journalist Vladimir Soloviev and the state-controlled Russian outlet RT, according to the DFR Lab's report. Lastly, the web previews of t.me links have been given a new look, adding chat backgrounds and design elements from the fully-features Telegram Web client. That hurt tech stocks. For the past few weeks, the 10-year yield has traded between 1.72% and 2%, as traders moved into the bond for safety when Russia headlines were ugly—and out of it when headlines improved. Now, the yield is touching its pandemic-era high. If the yield breaks above that level, that could signal that it’s on a sustainable path higher. Higher long-dated bond yields make future profits less valuable—and many tech companies are valued on the basis of profits forecast for many years in the future.
from pl


InstantStyle-Plus: Style Transfer with Content-Preserving in Text-to-Image Generation #style_transfer #paper

 Gentech Lab TG
Webview: 71
Gentech Lab.Telegram Webview
Gentech Lab Telegram TG Channel
Telegram Updated:
Telegram Gentech Lab
FROM American