StyleGAN-T : La génération de texte à image la plus rapide qui produit des résultats en moins de 0.1 seconde
En bref
StyleGAN-T est un nouveau GAN pour la génération de tex2image.
Ce GAN produit de bons résultats et est même assez rapide (0.1 sec pour une image 512x512).
La nouvelle architecture est basée sur StyleGAN-XL, mais elle réévalue les conceptions du générateur et du discriminateur.
Vous avez sûrement remarqué que les GAN ne sont plus abordés lorsque le sujet de la génération d'images est abordé. Après des modèles de diffusion comme Stable Diffusion ont émergé, les GAN se sont en quelque sorte retirés en arrière-plan. En effet, ils sont difficiles à entraîner et trébuchent fréquemment. Le seul avantage des GAN était que, contrairement aux modèles de diffusion, ils produisent une image en une seule passe (une «passe avant») au lieu de plusieurs passes.
Mais maintenant, un nouveau joueur du GAN est entré sur le terrain : StyleGAN-T. Ce GAN pour la génération tex-to-image produit rapidement de bons résultats, car il ne prend que 0.1 seconde pour une image 512 × 512. La nouvelle architecture est basée sur StyleGAN-XL, mais elle réévalue les conceptions du générateur et du discriminateur et utilise CLIP pour l'alignement des invites de texte et les graphiques générés.
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En général, StyleGAN-T crée désormais du texte en image plus rapidement et avec plus de précision que les autres GAN. Cependant, le GAN est toujours horrible et la qualité du modèle SD pleine taille est évidemment hors de question. Mais tout cela dépendra de la capacité à produire des images de très haute qualité à partir de texte en moins d’une seconde par an. De plus, il se situera quelque part entre le GAN et le modèle de diffusion.
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A propos de l'auteur
Damir est chef d'équipe, chef de produit et rédacteur en chef chez Metaverse Post, couvrant des sujets tels que l'IA/ML, l'AGI, les LLM, le métaverse et Web3-domaines connexes. Ses articles attirent une audience massive de plus d'un million d'utilisateurs chaque mois. Il semble être un expert avec 10 ans d'expérience dans le référencement et le marketing numérique. Damir a été mentionné dans Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto et d'autres publications. Il voyage entre les Émirats arabes unis, la Turquie, la Russie et la CEI en tant que nomade numérique. Damir a obtenu un baccalauréat en physique, ce qui, selon lui, lui a donné les compétences de pensée critique nécessaires pour réussir dans le paysage en constante évolution d'Internet.
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