StyleGAN-T: Najszybsze generowanie tekstu na obraz, które daje wyniki w czasie krótszym niż 0.1 sekundy
W skrócie
StyleGAN-T to nowy GAN do generowania tex2image.
Ten GAN daje dobre wyniki i jest nawet dość szybki (0.1 s dla obrazu 512×512).
Nowa architektura jest oparta na StyleGAN-XL, ale ponownie ocenia projekty generatora i dyskryminatora.
Z pewnością zauważyłeś, że sieci GAN nie są już omawiane, gdy pojawia się temat generowania obrazu. Modele po dyfuzji, takie jak Stable Diffusion pojawiły się, GANy jakoś zniknęły w tle. To dlatego, że są trudne do trenowania i często się potykają. Jedyną zaletą sieci GAN było to, że w przeciwieństwie do modeli dyfuzyjnych tworzą one obraz w jednym przebiegu („przebieg do przodu”) zamiast wielu przebiegów.
Ale teraz nowy gracz z GAN wszedł na boisko: StylGAN-T. Ten GAN do generowania tekstu na obraz szybko daje dobre wyniki, ponieważ zajmuje tylko 0.1 sekundy dla obrazu 512×512. Nowa architektura jest oparta na StyleGAN-XL, ale ponownie ocenia projekty generatora i dyskryminatora oraz wykorzystuje CLIP do wyrównania podpowiedzi tekstowych i generowanej grafiki.
| Podobne artykuły: VToonify: Model sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym do generowania artystycznych portretów wideo |
Ogólnie rzecz biorąc, StyleGAN-T umożliwia teraz zamianę tekstu na obraz szybciej i dokładniej niż inne sieci GAN. Jednak GAN jest nadal okropny i jakość pełnowymiarowego modelu SD oczywiście nie wchodzi w rachubę. Wszystko będzie jednak zależeć od możliwości tworzenia obrazów z tekstu o niezwykle wysokiej jakości w mniej niż sekundę w ciągu roku. Dodatkowo będzie znajdować się gdzieś pomiędzy GAN a model dyfuzyjny.
Przeczytaj więcej o sztucznej inteligencji:
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
Więcej artykułów
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
