StyleGAN-T: การสร้างข้อความเป็นรูปภาพที่เร็วที่สุดซึ่งให้ผลลัพธ์ในเวลาน้อยกว่า 0.1 วินาที
ในบทสรุป
StyleGAN-T เป็น GAN ใหม่สำหรับการสร้าง tex2image
GAN นี้ให้ผลลัพธ์ที่ดีและค่อนข้างรวดเร็ว (0.1 วินาทีสำหรับภาพขนาด 512×512)
สถาปัตยกรรมใหม่อิงตาม StyleGAN-XL แต่จะประเมินการออกแบบตัวกำเนิดและตัวจำแนกอีกครั้ง
คุณสังเกตเห็นอย่างแน่นอนว่า GAN ไม่ถูกพูดถึงอีกต่อไปเมื่อหัวข้อการสร้างภาพปรากฏขึ้น หลังแพร่แบบอย่าง Stable Diffusion โผล่ออกมา GANs ถอยกลับเข้าไปในพื้นหลังอย่างใด นี่เป็นเพราะพวกมันมีความท้าทายในการฝึกและมักสะดุด ข้อดีข้อเดียวของ GAN คือสร้างภาพในการรันครั้งเดียว ("ส่งต่อ") แทนที่จะสร้างหลายๆ รัน ซึ่งแตกต่างจากโมเดลการแพร่กระจาย
แต่ตอนนี้ผู้เล่นใหม่จาก GAN ได้เข้าสู่สนามแล้ว: สไตล์GAN-T. GAN สำหรับการสร้าง tex-to-image นี้ให้ผลลัพธ์ที่ดีอย่างรวดเร็ว เนื่องจากใช้เวลาเพียง 0.1 วินาทีสำหรับภาพขนาด 512×512 สถาปัตยกรรมใหม่อิงตาม StyleGAN-XL แต่จะประเมินการออกแบบตัวสร้างและตัวจำแนกอีกครั้ง และใช้ CLIP สำหรับการจัดข้อความพร้อมท์และกราฟิกที่สร้างขึ้น
| บทความที่เกี่ยวข้อง: VToonify: โมเดล AI แบบเรียลไทม์สำหรับสร้างวิดีโอแนวศิลปะ |
โดยทั่วไปแล้ว StyleGAN-T จะสร้างข้อความเป็นรูปภาพได้รวดเร็วและแม่นยำกว่า GAN อื่นๆ อย่างไรก็ตาม GAN ยังคงแย่มากและคุณภาพของรุ่น SD ขนาดเต็มก็ไม่เป็นปัญหาอย่างเห็นได้ชัด แต่ทั้งหมดนั้นจะขึ้นอยู่กับความสามารถในการสร้างภาพคุณภาพสูงมากจากข้อความภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งวินาทีในหนึ่งปี นอกจากนี้ มันจะตกอยู่ที่ไหนสักแห่งระหว่าง GAN และ แบบจำลองการแพร่กระจาย.
อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI:
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
สอดคล้องกับ แนวทางโครงการที่เชื่อถือได้โปรดทราบว่าข้อมูลที่ให้ไว้ในหน้านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายและไม่ควรตีความว่าเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือรูปแบบอื่นใด สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนเฉพาะในสิ่งที่คุณสามารถที่จะสูญเสียได้ และขอคำแนะนำทางการเงินที่เป็นอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใดๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ้างอิงข้อกำหนดและเงื่อนไขตลอดจนหน้าช่วยเหลือและสนับสนุนที่ผู้ออกหรือผู้ลงโฆษณาให้ไว้ MetaversePost มุ่งมั่นที่จะรายงานที่ถูกต้องและเป็นกลาง แต่สภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า
เกี่ยวกับผู้เขียน
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
บทความอื่น ๆ
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
