StyleGAN-T: سریعترین تولید متن به تصویر که در کمتر از 0.1 ثانیه نتیجه می دهد.
به طور خلاصه
StyleGAN-T یک GAN جدید برای تولید tex2image است.
این GAN نتایج خوبی ایجاد می کند و حتی بسیار سریع است (0.1 ثانیه برای یک تصویر 512×512).
معماری جدید مبتنی بر StyleGAN-XL است، اما طرح‌های مولد و تمایز را دوباره ارزیابی می‌کند.
مطمئناً متوجه شده اید که وقتی موضوع تولید تصویر مطرح می شود، GAN ها دیگر مورد بحث قرار نمی گیرند. مدل های بعد از انتشار مانند Stable Diffusion ظاهر شد، GAN ها به نوعی به پس زمینه عقب نشینی کردند. این به این دلیل است که آنها برای تمرین و سفرهای مکرر چالش برانگیز هستند. تنها مزیت GAN ها این بود که بر خلاف مدل های انتشار، یک تصویر را در یک اجرا (یک "گذر به جلو") به جای اجراهای زیاد تولید می کنند.
اما اکنون یک بازیکن جدید از GAN ها وارد میدان شده است: StyleGAN-T. این GAN برای تولید متن به تصویر نتایج خوبی را به سرعت ایجاد می کند، زیرا برای یک تصویر 0.1×512 تنها 512 ثانیه طول می کشد. معماری جدید مبتنی بر StyleGAN-XL است، اما طرح‌های مولد و تفکیک‌کننده را مجدداً ارزیابی می‌کند و از CLIP برای هم‌ترازی متن و گرافیک تولید شده استفاده می‌کند.
به طور کلی، StyleGAN-T اکنون متن به تصویر را سریعتر و دقیقتر از سایر GANها ایجاد می کند. با این حال، GAN هنوز افتضاح است و کیفیت مدل SD با اندازه کامل واضح است که قابل بحث نیست. اما همه اینها به توانایی تولید تصاویر بسیار با کیفیت از متن در کمتر از یک ثانیه در یک سال بستگی دارد. علاوه بر این، جایی بین GAN و GAN قرار خواهد گرفت مدل انتشار.
درباره هوش مصنوعی بیشتر بخوانید:
سلب مسئولیت
در خط با دستورالعمل های پروژه اعتماد، لطفاً توجه داشته باشید که اطلاعات ارائه شده در این صفحه به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا هر شکل دیگری در نظر گرفته نشده است و نباید تفسیر شود. مهم است که فقط در موردی سرمایه گذاری کنید که توانایی از دست دادن آن را دارید و در صورت شک و تردید به دنبال مشاوره مالی مستقل باشید. برای کسب اطلاعات بیشتر، پیشنهاد می کنیم به شرایط و ضوابط و همچنین صفحات راهنمایی و پشتیبانی ارائه شده توسط صادرکننده یا تبلیغ کننده مراجعه کنید. MetaversePost متعهد به گزارش دقیق و بی طرفانه است، اما شرایط بازار بدون اطلاع قبلی ممکن است تغییر کند.
درباره نویسنده
Damir رهبر تیم، مدیر محصول و سردبیر در است Metaverse Post، موضوعاتی مانند AI/ML، AGI، LLMs، Metaverse و Web3- زمینه های مرتبط مقالات او هر ماه مخاطبان زیادی از بیش از یک میلیون کاربر را جذب می کند. به نظر می رسد او یک متخصص با 10 سال تجربه در سئو و بازاریابی دیجیتال است. دمیر در Mashable, Wired, ذکر شده است. Cointelegraph، نیویورکر، Inside.com، Entrepreneur، BeInCrypto، و انتشارات دیگر. او بین امارات متحده عربی، ترکیه، روسیه و کشورهای مستقل مشترک المنافع به عنوان یک عشایر دیجیتال سفر می کند. دمیر مدرک لیسانس خود را در فیزیک گرفت که به اعتقاد او مهارت های تفکر انتقادی لازم برای موفقیت در چشم انداز دائماً در حال تغییر اینترنت را به او داده است.
مقالات بیشتر
Damir رهبر تیم، مدیر محصول و سردبیر در است Metaverse Post، موضوعاتی مانند AI/ML، AGI، LLMs، Metaverse و Web3- زمینه های مرتبط مقالات او هر ماه مخاطبان زیادی از بیش از یک میلیون کاربر را جذب می کند. به نظر می رسد او یک متخصص با 10 سال تجربه در سئو و بازاریابی دیجیتال است. دمیر در Mashable, Wired, ذکر شده است. Cointelegraph، نیویورکر، Inside.com، Entrepreneur، BeInCrypto، و انتشارات دیگر. او بین امارات متحده عربی، ترکیه، روسیه و کشورهای مستقل مشترک المنافع به عنوان یک عشایر دیجیتال سفر می کند. دمیر مدرک لیسانس خود را در فیزیک گرفت که به اعتقاد او مهارت های تفکر انتقادی لازم برای موفقیت در چشم انداز دائماً در حال تغییر اینترنت را به او داده است.
