StyleGAN-T：最快的文本到图像生成，可在不到 0.1 秒内生成结果
简单来说
StyleGAN-T 是用于 tex2image 生成的新 GAN。
这个 GAN 产生了很好的结果，甚至非常快（0.1×512 图像 512 秒）。
新架构基于 StyleGAN-XL，但它重新评估了生成器和鉴别器的设计。
您肯定已经注意到，当谈到图像生成的话题时，人们就不再讨论 GAN。 扩散模型后如 Stable Diffusion 出现后，GAN 却以某种方式退居幕后。 这是因为它们很难训练并且经常被绊倒。 GAN 的唯一好处是，与扩散模型不同，它们在单次运行（“前向传递”）而不是多次运行中生成图像。
但现在来自 GAN 的新玩家进入了该领域： 样式GAN-T. 这种用于文本到图像生成的 GAN 可以快速产生良好的结果，因为对于 0.1×512 的图像只需要 512 秒。 新架构基于 StyleGAN-XL，但重新评估了生成器和鉴别器设计，并使用 CLIP 进行文本提示对齐和生成图形。
总的来说，StyleGAN-T 现在比其他 GAN 更快、更准确地创建文本到图像。 然而，GAN 仍然很糟糕，全尺寸 SD 模型的质量显然是无从谈起。 但这一切都取决于在一年内不到一秒的时间内从文本生成极高质量图像的能力。 此外，它会介于 GAN 和 扩散模型.
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关于作者
Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post，涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。 他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。 他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。 达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。 达米尔获得了物理学学士学位，他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。
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