StyleGAN-T：最快的文本到圖像生成，可在不到 0.1 秒內生成結果
簡單來說
StyleGAN-T 是用於 tex2image 生成的新 GAN。
這個 GAN 產生了很好的結果，甚至非常快（0.1×512 圖像 512 秒）。
新架構基於 StyleGAN-XL，但它重新評估了生成器和鑑別器的設計。
您肯定已經註意到，當談到圖像生成的話題時，人們就不再討論 GAN。 擴散模型後如 Stable Diffusion 出現後，GAN 卻以某種方式退居幕後。 這是因為它們很難訓練並且經常被絆倒。 GAN 的唯一好處是，與擴散模型不同，它們在單次運行（“前向傳遞”）而不是多次運行中生成圖像。
但現在來自 GAN 的新玩家進入了該領域： 樣式GAN-T. 這種用於文本到圖像生成的 GAN 可以快速產生良好的結果，因為對於 0.1×512 的圖像只需要 512 秒。 新架構基於 StyleGAN-XL，但重新評估了生成器和鑑別器設計，並使用 CLIP 進行文本提示對齊和生成圖形。
總的來說，StyleGAN-T 現在比其他 GAN 更快、更準確地創建文字到圖像。 然而，GAN 仍然很糟糕，全尺寸 SD 模型的品質顯然是無從談起。 但這一切都取決於在一年內不到一秒的時間內從文字生成極高品質圖像的能力。 此外，它會介於 GAN 和 擴散模型.
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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