StyleGAN-T: A geração mais rápida de texto para imagem que produz resultados em menos de 0.1 segundo
Em Breve
StyleGAN-T é um novo GAN para geração de tex2image.
Esta GAN produz bons resultados e até é bastante rápida (0.1 seg para uma imagem de 512×512).
A nova arquitetura é baseada no StyleGAN-XL, mas reavalia os designs do gerador e do discriminador.
Você com certeza já percebeu que GANs não são mais discutidas quando o assunto é geração de imagens. Depois de modelos de difusão como Stable Diffusion surgiram, as GANs de alguma forma recuaram para segundo plano. Isso ocorre porque eles são difíceis de treinar e frequentemente tropeçam. O único benefício dos GANs é que, ao contrário dos modelos de difusão, eles produzem uma imagem em uma única execução (um “passe direto”) em vez de várias execuções.
Mas agora um novo jogador dos GANs entrou em campo: Estilo GAN-T. Essa GAN para geração de texto para imagem produz bons resultados rapidamente, pois leva apenas 0.1 segundo para uma imagem de 512 × 512. A nova arquitetura é baseada no StyleGAN-XL, mas reavalia os designs do gerador e discriminador e emprega CLIP para alinhamento de prompt de texto e gráficos gerados.
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Em geral, o StyleGAN-T agora cria texto para imagem com mais rapidez e precisão do que outros GANs. No entanto, o GAN ainda é péssimo e a qualidade do modelo SD em tamanho real está obviamente fora de questão. Mas tudo isso dependerá da capacidade de produzir imagens de texto de altíssima qualidade em menos de um segundo por ano. Além disso, ficará em algum lugar entre GAN e o modelo de difusão.
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Sobre o autor
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
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