StyleGAN-T: 0.1 saniyədən az müddətdə nəticə çıxaran ən sürətli mətndən şəkilə nəsil
Qısaca
StyleGAN-T tex2image yaratmaq üçün yeni GAN-dır.
Bu GAN yaxşı nəticələr verir və hətta olduqca tezdir (0.1×512 şəkil üçün 512 saniyə).
Yeni arxitektura StyleGAN-XL-ə əsaslanır, lakin o, generator və diskriminator dizaynlarını yenidən qiymətləndirir.
Şübhəsiz ki, görüntü yaratma mövzusu gündəmə gələndə GAN-ların artıq müzakirə olunmadığını görmüsünüz. Diffuziyadan sonra modellər kimi Stable Diffusion ortaya çıxdı, GAN-lar birtəhər arxa plana çəkildi. Bunun səbəbi, onların məşq etməkdə çətinlik çəkmələri və tez-tez gəzmələridir. GAN-ların yeganə üstünlüyü ondan ibarət idi ki, diffuziya modellərindən fərqli olaraq, onlar çoxlu qaçış əvəzinə tək qaçışda (“irəli keçid”) bir görüntü yaradırlar.
Ancaq indi GAN-dan yeni bir oyunçu meydana daxil oldu: StyleGAN-T. 0.1×512 ölçülü şəkil üçün cəmi 512 saniyə çəkdiyi üçün mətndən-şəklə generasiya üçün bu GAN sürətli yaxşı nəticələr verir. Yeni arxitektura StyleGAN-XL-ə əsaslanır, lakin o, generator və diskriminator dizaynlarını yenidən qiymətləndirir və mətnin tez hizalanması və yaradılan qrafiklər üçün CLIP-dən istifadə edir.
Ümumiyyətlə, StyleGAN-T indi digər GAN-lara nisbətən mətndən-şəklə daha sürətli və daha dəqiq yaradır. Bununla belə, GAN hələ də dəhşətlidir və tam ölçülü SD modelinin keyfiyyəti açıq-aydın söz mövzusu deyil. Ancaq bütün bunlar bir il ərzində bir saniyədən az müddətdə mətndən son dərəcə yüksək keyfiyyətli şəkillər yaratmaq qabiliyyətindən asılı olacaq. Bundan əlavə, GAN və arasında bir yerə düşəcək diffuziya modeli.
AI haqqında daha çox oxuyun:
Məsuliyyətdən imtina
uyğun olaraq Güvən Layihəsi qaydaları, lütfən nəzərə alın ki, bu səhifədə təqdim olunan məlumat hüquqi, vergi, investisiya, maliyyə və ya hər hansı digər məsləhət forması kimi təfsir edilməməlidir və təfsir edilməməlidir. Yalnız itirə biləcəyiniz şeyə investisiya qoymaq və hər hansı bir şübhəniz varsa, müstəqil maliyyə məsləhətləri axtarmaq vacibdir. Əlavə məlumat üçün biz emitent və ya reklamçı tərəfindən təmin edilən şərtlər və şərtlərə, həmçinin yardım və dəstək səhifələrinə müraciət etməyi təklif edirik. MetaversePost dəqiq, qərəzsiz hesabat verməyə sadiqdir, lakin bazar şərtləri xəbərdarlıq edilmədən dəyişdirilə bilər.
Müəllif haqqında
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
Ətraflı məqalələr
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
