StyleGAN-T: Pembuatan teks-ke-gambar tercepat yang memberikan hasil dalam waktu kurang dari 0.1 detik
Singkatnya
StyleGAN-T adalah GAN baru untuk generasi tex2image.
GAN ini memberikan hasil yang baik bahkan cukup cepat (0.1 detik untuk gambar 512×512).
Arsitektur baru didasarkan pada StyleGAN-XL, tetapi mengevaluasi kembali desain generator dan diskriminator.
Anda pasti memperhatikan bahwa GAN tidak lagi dibahas ketika topik pembuatan gambar muncul. Setelah model difusi seperti Stable Diffusion muncul, GAN entah bagaimana mundur ke latar belakang. Ini karena mereka sulit dilatih dan sering tersandung. Satu-satunya keuntungan GAN adalah, tidak seperti model difusi, GAN menghasilkan gambar dalam sekali proses (“forward pass”), bukan dalam banyak proses.
Tapi sekarang pemain baru dari GAN telah memasuki lapangan: GayaGAN-T. GAN untuk pembuatan teks-ke-gambar ini menghasilkan hasil yang bagus dengan cepat, karena hanya membutuhkan 0.1 detik untuk gambar 512x512. Arsitektur baru didasarkan pada StyleGAN-XL, tetapi mengevaluasi kembali desain generator dan diskriminator dan menggunakan CLIP untuk penyelarasan prompt teks dan grafik yang dihasilkan.
Secara umum, StyleGAN-T kini membuat teks-ke-gambar lebih cepat dan akurat dibandingkan GAN lainnya. Namun, GAN masih buruk dan kualitas model SD ukuran penuh jelas tidak perlu dipertanyakan lagi. Namun itu semua akan bergantung pada kemampuan menghasilkan gambar berkualitas sangat tinggi dari teks dalam waktu kurang dari satu detik dalam setahun. Selain itu, ini akan berada di antara GAN dan model difusi.
Baca lebih lanjut tentang AI:
Penolakan tanggung jawab
Sejalan dengan Percayai pedoman Proyek, harap dicatat bahwa informasi yang diberikan pada halaman ini tidak dimaksudkan untuk dan tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat hukum, pajak, investasi, keuangan, atau bentuk nasihat lainnya. Penting untuk hanya menginvestasikan jumlah yang mampu Anda tanggung kerugiannya dan mencari nasihat keuangan independen jika Anda ragu. Untuk informasi lebih lanjut, kami menyarankan untuk merujuk pada syarat dan ketentuan serta halaman bantuan dan dukungan yang disediakan oleh penerbit atau pengiklan. MetaversePost berkomitmen terhadap pelaporan yang akurat dan tidak memihak, namun kondisi pasar dapat berubah tanpa pemberitahuan.
Tentang Penulis
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
lebih artikel
Damir adalah pemimpin tim, manajer produk, dan editor di Metaverse Post, mencakup topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse, dan Web3-bidang terkait. Artikelnya menarik lebih dari satu juta pengguna setiap bulan. Dia tampaknya ahli dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebutkan dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto, dan publikasi lainnya. Dia melakukan perjalanan antara UEA, Turki, Rusia, dan CIS sebagai pengembara digital. Damir memperoleh gelar sarjana dalam bidang fisika, yang menurutnya telah memberinya keterampilan berpikir kritis yang diperlukan untuk berhasil dalam lanskap internet yang selalu berubah.
