StyleGAN-T: 0.1 秒未満で結果を生成する最速のテキストから画像への生成
簡単に言えば
StyleGAN-T は、tex2image 生成用の新しい GAN です。
この GAN は良い結果を生み出し、非常に高速です (0.1×512 の画像で 512 秒)。
新しいアーキテクチャは StyleGAN-XL に基づいていますが、ジェネレータとディスクリミネータの設計が再評価されています。
画像生成の話題が出ても、GAN については話題にならないことにきっとお気づきでしょう。 普及後のモデルのような Stable Diffusion 出現したものの、GAN はどういうわけか背景に後退してしまいました。 躾けが難しく、つまずくことが多いからです。 GAN の唯一の利点は、拡散モデルとは異なり、何度も実行するのではなく XNUMX 回の実行 (「フォワード パス」) で画像を生成することです。
しかし今、GAN の新しいプレーヤーがこの分野に参入しました。 スタイルGAN-T. tex-to-image 生成用のこの GAN は、0.1 x 512 の画像でわずか 512 秒しかかからないため、良好な結果を迅速に生成します。 新しいアーキテクチャは StyleGAN-XL に基づいていますが、ジェネレータとディスクリミネータの設計を再評価し、テキスト プロンプトの配置と生成されたグラフィックに CLIP を採用しています。
一般に、StyleGAN-T は他の GAN よりも高速かつ正確にテキストから画像を作成します。 しかし、GAN は依然としてひどいものであり、フルサイズの SD モデルの品質は明らかに問題外です。 しかし、それはすべて、XNUMX 年以内にテキストから非常に高品質の画像を生成できる能力にかかっています。 さらに、それは GAN と 拡散モデル.
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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