StyleGAN-T: la generazione di testo in immagine più veloce che produce risultati in meno di 0.1 secondi
In Breve
StyleGAN-T è un nuovo GAN per la generazione di tex2image.
Questo GAN produce buoni risultati ed è anche abbastanza veloce (0.1 sec per un'immagine 512×512).
La nuova architettura è basata su StyleGAN-XL, ma rivaluta i design del generatore e del discriminatore.
Avrai sicuramente notato che i GAN non vengono più discussi quando viene fuori l'argomento della generazione di immagini. Dopo modelli di diffusione come Stable Diffusion emersi, i GAN in qualche modo si sono ritirati in secondo piano. Questo perché sono difficili da addestrare e spesso inciampano. L'unico vantaggio dei GAN era che, a differenza dei modelli di diffusione, producono un'immagine in una singola corsa (un "forward pass") invece di molte corse.
Ma ora è entrato in campo un nuovo giocatore dei GAN: StileGAN-T. Questo GAN per la generazione da testo a immagine produce rapidamente buoni risultati, poiché richiede solo 0.1 secondi per un'immagine 512×512. La nuova architettura è basata su StyleGAN-XL, ma rivaluta i design del generatore e del discriminatore e utilizza CLIP per l'allineamento del prompt del testo e la grafica generata.
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In generale, StyleGAN-T ora crea testo in immagine più velocemente e con maggiore precisione rispetto ad altri GAN. Tuttavia, GAN è ancora pessimo e la qualità del modello SD a grandezza naturale è ovviamente fuori discussione. Ma tutto dipenderà dalla capacità di produrre immagini di altissima qualità dal testo in meno di un secondo in un anno. Inoltre, cadrà da qualche parte tra GAN e modello di diffusione.
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Circa l'autore
Damir è il team leader, il product manager e l'editore di Metaverse Post, che copre argomenti come AI/ML, AGI, LLM, Metaverse e Web3campi correlati. I suoi articoli attirano un vasto pubblico di oltre un milione di utenti ogni mese. Sembra essere un esperto con 10 anni di esperienza in SEO e marketing digitale. Damir è stato menzionato in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e altre pubblicazioni. Viaggia tra Emirati Arabi Uniti, Turchia, Russia e CSI come nomade digitale. Damir ha conseguito una laurea in fisica, che secondo lui gli ha fornito le capacità di pensiero critico necessarie per avere successo nel panorama in continua evoluzione di Internet.
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