StyleGAN-T: 0.1초 이내에 결과를 생성하는 가장 빠른 텍스트-이미지 생성
요컨대
StyleGAN-T는 tex2image 생성을 위한 새로운 GAN입니다.
이 GAN은 좋은 결과를 생성하고 매우 빠릅니다(0.1×512 이미지의 경우 512초).
새로운 아키텍처는 StyleGAN-XL을 기반으로 하지만 생성기 및 판별기 설계를 재평가합니다.
이미지 생성이라는 주제가 나올 때 GAN이 더 이상 논의되지 않는다는 것을 확실히 눈치채셨을 것입니다. 다음과 같은 확산 모델 후 Stable Diffusion 나타나자 GAN은 어떻게든 뒷전으로 물러났습니다. 훈련이 어렵고 자주 넘어지기 때문입니다. GAN의 유일한 이점은 확산 모델과 달리 많은 실행이 아닌 단일 실행("정방향 통과")으로 이미지를 생성한다는 것입니다.
그러나 이제 GAN의 새로운 플레이어가 이 분야에 진입했습니다. 스타일GAN-T. tex-to-image 생성을 위한 이 GAN은 0.1×512 이미지에 대해 512초밖에 걸리지 않기 때문에 좋은 결과를 빠르게 생성합니다. 새로운 아키텍처는 StyleGAN-XL을 기반으로 하지만 생성기 및 판별기 디자인을 재평가하고 텍스트 프롬프트 정렬 및 생성된 그래픽에 CLIP을 사용합니다.
일반적으로 StyleGAN-T는 이제 다른 GAN보다 텍스트-이미지를 더 빠르고 정확하게 생성합니다. 그러나 GAN은 여전히 형편없으며 풀사이즈 SD 모델의 품질은 분명히 의문의 여지가 없습니다. 그러나 이 모든 것은 XNUMX년 안에 XNUMX초 이내에 텍스트에서 매우 높은 품질의 이미지를 생성하는 능력에 달려 있습니다. 또한 GAN과 GAN 사이 어딘가에 속할 것입니다. 확산 모델.
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저자에 관하여
Damir는 팀 리더, 제품 관리자 및 편집자입니다. Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM, Metaverse 및 Web3-관련 분야. 그의 기사는 매달 백만 명이 넘는 사용자의 엄청난 청중을 끌어들입니다. 그는 SEO 및 디지털 마케팅 분야에서 10년의 경험을 가진 전문가로 보입니다. Damir는 Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto 및 기타 간행물. UAE, 터키, 러시아, CIS를 오가며 디지털 유목민으로 활동하고 있습니다. Damir는 끊임없이 변화하는 인터넷 환경에서 성공하는 데 필요한 비판적 사고 기술을 제공했다고 믿는 물리학 학사 학위를 받았습니다.
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