简介论文地址使用扩散模型来推断文本相关图像作为内容先验，并使用单目深度估计方法来提供几何先验，并引入了一种渐进的场景绘制和更新策略，保证不同视图之间纹理和几何的一致性实现流程简单而言：文本-图片扩散模型生成一张初始图片I0I_0I0，将I0I_0I0扭曲，得到同一z平面的多个图片，也就是SupportsetS0S_0S0，注意，这里的S0S_0S0是由I0I_0I0扭曲得到，所以存在很多空白，但是

提出系列基于CLIP的风格化损失目录Text-GuidedNeRFStylizationTrajectoryContrlw/DirectionalCLIPLossStrengthControlw/GlobalContrastiveLearningArtifactSuppressionw/WeightRegularizationTraining实验Text-GuidedNeRFStylization

035_SSS_PromptTuningInversionforText-DrivenImageEditingUsingDiffusionModels1.Motivations&Arguments本文要利用Diffusion实现高保真高质量的文本-图像编辑，也就是既保证editability，又要保证fidelity。前者要求编辑后的图像应该包含与目标提示中提供的相应文本内容良好对齐的视觉内容，而

文章目录OverviewWhatproblemisaddressedinthepaper?Isitanewproblem?Ifso,whydoesitmatter?Ifnot,whydoesitstillmatter?Whatisthekeytothesolution?Whatcanwelearnfromablationstudies？Potentialfundamentalflaws;howth

文章目录概述方法BuildPhoneme-PoseDictionaryKeyPoseExtractionPhonemeExtractionTexttoSpeechKeyPoseInsertionSmoothingTrainVideoGenerationNetwork概述从题目可以看出来，基本思想是从文本合成视频。之前的论文中也有出现过，有的是从文本合成语音，走的还是从语音到视频的路子。这篇文章简介

CVPR2022：BlendedDiffusionforText-drivenEditingofNaturalImagesPaper:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Avrahami_Blended_Diffusion_for_Text-Driven_Editing_of_Natural_Images_CVPR_2022_pa

1.BlendedDiffusionforText-drivenEditingofNaturalImages.混合扩散:用于自然图像的文本驱动编辑.机构：HebrewUniversityofJerusalem2.github:https://omriavrahami.com/blended-diffusion-page/3.介绍：文本驱动的对象/背景替换:给定输入图像和遮罩，我们根据引导文本提示修

1.vi文本编辑器概述与Unix相同，Linux本质上是一个文本驱动(text-driven)的操作系统。文本文件就是全部由ASCII码字符及某种语言的编码字符构成的文件，不含有任何样式和格式信息。

测试驱动开发(TestDrivenDevelopment，以下简称TDD)TDD具体是什么,怎么写,可以看看喵神的博客。因为这本书里大部分内容都是详细在说怎么写,但我觉得喵神的博客更加简洁明了。所以这里只记录下书中对于TDD的一些建议1.TDD的4个步骤image.jpeg写一个失败的测试让他通过重构重复2.TDD的好处是什么TDD是确保软件正常工作并在未来继续正常工作的唯一最佳方式3.你应该测试

CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePre-training，对比语言-图像预训练）是OpenAI旗下的力作，通过从网上搜集的4亿未清洗“图像-文本对”数据，用对比学习目标完成训练。无需直接对任务进行优化，它可以用自然语言来预测最相关的“图像-文本对”，这类似于GPT-2和3的零快照功能。在本文所介绍的工作中，我们探讨如何利用对比语言—图像预训练（CLIP）模型的力量，为S

arxiv上面2018年4月13号更新的韩国高丽大学的关于跨媒体（NLP与CV结合）的文章，一作是个研究生，团队主页http://davian.korea.ac.kr，文章链接https://arxiv.org/pdf/1804.04128.pdf，看文章的格式应该是ECCV2018在投，作者已经将pytorchcode和datasetreleased在github上面了https://githu

它提供了一个pre-drawn，text-driven预制图，文本驱动的widgets，能够展现通用UI界面

它提供了一个pre-drawn，text-driven预制图，文本

WireframeSketcher提供了一个pre-drawn、text-driven预制图，以及文本驱动的widg

WireframeSketcher提供了一个pre-drawn、text-driven预制图，以及文本驱