近日，一项名为TIDE的创新技术在水下场景理解领域取得重要进展。该技术通过文本到图像转换和密集标注生成方法，能够创建具有一致像素级标签的高质量合成数据集。这一突破性技术解决了水下场景数据获取难、标注成本高...

大多数文本到图像生成模型依赖于从网络上抓取的大量自定义数据。然而，一项最新研究探讨了仅使用ImageNet数据集训练图像生成模型的可能性。研究发现，通过合成生成的密集标注（dense captions）能够显著提升模型性能...

1Prompt1Story是一种无需训练的文本到图像生成方法，通过单一串联提示实现一致的图像生成。该方法的核心在于将多个提示信息串联成一个整体，从而在生成过程中保持一致性。与传统的训练依赖型方法不同，1Prompt1Story...

FLUX1.1 [pro]是由Black Forest Labs最新推出的文本到图像模型，代表了当前技术的前沿水平（SotA）。该模型通过先进的算法和深度学习技术，实现了更高质量和更快速度的图像生成能力。FLUX1.1 [pro]不仅在生成图像的...

由 FAL 团队开发的 Flux 是一个新的文本到图像模型，它是一个参数量达到 120 亿的深度神经网络。这个模型能够从文本描述中生成高质量、多样性的图像，它会对输入的文本进行语义分析，并且能够根据文本描述生成精细的...

MARS是一种全新的文本到图像(T2I)生成框架，它引入了语义视觉-语言集成专家(SemVIE)的特征。这种新型框架的主要目标是改进现有的T2I生成技术，使其能更好地理解和处理复杂的视觉语言任务。借助SemVIE，MARS能够实现...

研究人员引入了一个新的强化学习框架，以提高个性化文本到图像的生成效果。这种新的强化学习框架，是目前研究人员在个性化文本到图像模型领域的重要突破。这项技术的应用不仅可以大幅提高图像生成的质量，更可以实现...

EvalAlign是一种新型的用于改进文本到图像生成模型评估的指标。与现有的评估指标不同，EvalAlign提供了细粒度的准确性和稳定性。它主要关注图像的真实性和文本与图像的对齐性。与其他评估指标不同的是，EvalAlign不...