Текст у СВГ: Беркли је најавио апстрахујући модел дифузије заснован на пикселима
Укратко
Синтеза текста у слику – истраживачи УЦ Беркелеи демонстрирају векторску графику са условљеним текстом дифузиони модели
У синтези текста у слику, модели дифузије имају показао изванредне резултате. Дифузиони модели уче да производе растерске слике изузетно различитих објеката и ситуација користећи огромне базе података са коментарима. Међутим, за дигиталне иконе, графику и налепнице, дизајнери обично користе векторске репрезентације слика као што је скалабилна векторска графика (СВГ). Векторска графика је мала и може се скалирати на било коју величину.
УЦ Беркелеи демонстрира како да се произведе векторска графика која се може извести као СВГ коришћењем текстуално условљеног модела дифузије који је обучен на приказима пиксела слике. То постиже без употребе обимних колекција СВГ-ова са натписима. Уместо тога, истраживачи са Берклија векторизују а дифузија текста у слику узоркујте и фино га подесите са губитком узорковања дестилацијом резултата, мотивисан недавним радом на синтези текста у 3Д.
Примери генерисаних вектора
Погледајте свеже генерисану СВГ галерију ovde.
Векторска графика је мала, али задржава своју оштрину када је скалирана на било коју величину. Истраживачи са Берклија побољшавају губитак слике и текста на основу узорковања дестилацијом резултата да би оптимизовали векторску графику. ДиффВГ диференцијабилни СВГ рендерер, који користи ВецторФусион, омогућава инверзне визуелне приказе.
Поред тога, ВецторФусион омогућава вишестепену конфигурацију која је ефикаснија и квалитетнија. Овај метод почиње узимањем растерских узорака из модел дифузије текста у слику звао Stable Diffusion. Узорци се затим аутоматски прате помоћу ВецторФусион користећи ЛИВЕ. Овим узорцима, међутим, често недостају детаљи, досадни су или их је тешко прилагодити векторској графики. Повећање живахности и конзистентности текста кроз узорковање дестилацијом резултата.
ВецторФусион може да произведе пиксел арт у стилу старих видео игара ограничавањем СВГ путања на квадрате на мрежи.
Овај приступ се лако проширује како би подржао генерисање текста у скицу. Да бисмо научили апстрактни цртеж линије који тачно представља текст који је дао корисник, прво нацртамо 16 насумично одабраних потеза. Затим, оптимизујемо наш латентни резултат дестилације губитка узорковања.
Прочитајте повезане чланке:
Одрицање од одговорности
У складу са Смернице пројекта Труст, имајте на уму да информације дате на овој страници нису намењене и не треба да се тумаче као правни, порески, инвестициони, финансијски или било који други облик савета. Важно је да инвестирате само оно што можете приуштити да изгубите и да тражите независан финансијски савет ако сумњате. За додатне информације, предлажемо да погледате одредбе и услове, као и странице помоћи и подршке које пружа издавач или оглашивач. MetaversePost је посвећен тачном, непристрасном извештавању, али тржишни услови су подложни променама без претходне најаве.
О аутору
Дамир је вођа тима, менаџер производа и уредник у Metaverse Post, покривајући теме као што су АИ/МЛ, АГИ, ЛЛМ, Метаверсе и Web3-сродна поља. Његови чланци привлаче огромну публику од преко милион корисника сваког месеца. Чини се да је стручњак са 10 година искуства у СЕО и дигиталном маркетингу. Дамир се помиње у Масхабле, Виред, Cointelegraph, Тхе Нев Иоркер, Инсиде.цом, Ентрепренеур, БеИнЦрипто и друге публикације. Путује између УАЕ, Турске, Русије и ЗНД као дигитални номад. Дамир је стекао диплому физике, за коју верује да му је дало вештине критичког размишљања које су му потребне да буде успешан у свету интернета који се стално мења.
više чланака
Дамир је вођа тима, менаџер производа и уредник у Metaverse Post, покривајући теме као што су АИ/МЛ, АГИ, ЛЛМ, Метаверсе и Web3-сродна поља. Његови чланци привлаче огромну публику од преко милион корисника сваког месеца. Чини се да је стручњак са 10 година искуства у СЕО и дигиталном маркетингу. Дамир се помиње у Масхабле, Виред, Cointelegraph, Тхе Нев Иоркер, Инсиде.цом, Ентрепренеур, БеИнЦрипто и друге публикације. Путује између УАЕ, Турске, Русије и ЗНД као дигитални номад. Дамир је стекао диплому физике, за коју верује да му је дало вештине критичког размишљања које су му потребне да буде успешан у свету интернета који се стално мења.
