GLIGEN: Open-Set Grounded Text-to-Image Generation
Large-scale text-to-image diffusion models have made amazing advances. However, the status quo is to use text input alone, which can impede controllability. In this work, we propose GLIGEN, Grounded-Language-to-Image Generation, a novel approach that builds upon and extends the functionality of exis...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Proceedings (IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Online) s. 22511 - 22521 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , , , , |
| Médium: | Konferenční příspěvek |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
IEEE
01.06.2023
|
| Témata: | |
| ISSN: | 1063-6919 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!